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八分钟了解层次分析法

可以说大大小小的决策问题包围了我们的一生，小的决策如今天起床后穿什么衣服，晚饭吃什么菜；大的决策如该买哪里的房子，假期该去哪里旅游，选择升学志愿等等。在我们做出决策以前，必须考虑很多方面的指标或者判断准则，最终通过这些准则作出选择。

这些指标是相互制约、相互影响的,而且很多指标是定性的、半定性、半定量的问题，多指标之间的比较往往无法用定量的方式描述。为了利用好计算机，实现人工智能，我们需要将影响决策的指标转化为定量计算问题。层次分析法是解决这类问题的行之有效的方法。

层次分析法简称AHP，在20世纪70年代中期由美国运筹学家托马斯·塞蒂正式提出。是一种定性和定量相结合，把研究对象作为一个系统，将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备投方案的顺序分解为不同的层次结构，通过逐层比较各种关联因素的重要性来为分析以及最终的决策系统提供定量的依据。用构造并求解判断矩阵特征向量，归一化后，求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重，最后再加权和的方法递阶归并各备择方案对总目标的最终权重，此最终权重最大者即为最优方案。

上面说的过于抽象，下面我们用一个买房子的实例来一步步了解层次分析法。

第一步，建立评价模型。

首先确定目标层、准则层、方案层。如下图，其中准则层可构建多层，将有关的各个指标按照不同属性自上而下的分解成若干层次，由于计算方法都是一样，现在我们以两层次为例。图中方案层表示有B1、B2、B3三个小区可供我们选择，而准则层暂分为两层，第一层有价格、交通、周边设施、装修、户型等指标，第二层表示周边设施下含有教育、医疗、购物、环境等指标。同样的，价格、交通等指标也可以构建第二层指标，在此省略了。目标层则是我们最终决定买的小区。

第二步，构造成对比较矩阵

从最底层开始，确定同层指标重要性的比较分值。采用的方法为将指标两两对比，可以按照下面的原则赋予分值。

由于每个人的认知和感受会有不同，所以每个人赋予的分值可能不完全一样。一般做法可以多找一些人或多个专家共同打分，采用一个相对认知度比较高的方案，则最终的决策会有较好的一般性。由于本文只是学习介绍，成对比较矩阵是我个人打的分值，所以最后的决策可能仅适合我自己。

表一 成对比较矩阵

成对比较矩阵的特点：aij＞0；当i=j时，aij=0；aij=1/aji。

第三步：检验成对比较矩阵的一致性。

从理论上分析，上述矩阵应该是完全一致的。即：

aijajk=aik，1≤i，j，k≤n。

如a12表示教育/医疗的分值为1，a23表示医疗/购物的分值为9，则

a12a23=（教育/医疗）×（医疗/购物）=教育/购物=1×9=9。

但由于构造成对比较矩阵时具有评判者的主观性，要全部满足上述众多等式是不可能的。

如a14表示教育/环境的分值为5，a43表示环境/购物的分值为3，则

a14a43=（教育/环境）×（环境/购物）=教育/购物=5×3=15≠9。

因此我们只能退而求其次，可以允许成对比较矩阵存在一定程度的不一致性，但必须在限度范围内。所以构造了成对比较矩阵后还应进行一致性检验。

理论推导可得：如果完全一致的成对比较矩阵，其绝对值最大的特征值等于该矩阵的维数。成对比较矩阵的一致性要求，转化为要求成对比较矩阵的绝对值最大的特征值和该矩阵的维数相差不大。

检验成对比较矩阵一致性的步骤如下：

1.计算成对比较矩阵的最大特征值。

在实践中，可采用下述方法计算成对比较矩阵A=[aij]的最大特征值λmax(A)和相应特征向量的近似值。

上式可以近似地看作A的对应于最大特征值的特征向量。

可以近似看作A的最大特征值。实践中可以由λ来判断矩阵A的一致性。

2.计算衡量一个成对比较矩阵A（n＞1阶方阵）不一致程度的指标CI：

3.计算平均随机一致性指标RI:

对于固定的矩阵阶数n，随机构造成对比较矩阵A，其中aij是从1，2，…，9，1/2，1/3，…，1/9中随机抽取的，这样的A一般是不一致的，取充分多的样本得到A的最大特征值平均值。

注：从上表可查出平均随机一致性指标RI，它只与矩阵阶数n有关。

4.按下面公式计算成对比较矩阵A的随机一致性比率CR：

判断方法如下：当CR＜0.1时，判定成对比较矩阵A具有满意的一致性，或其不一致程度是可以接受的；否则就调整成对比较矩阵A，直到达到满意的一致性为止。

例如对表一得矩阵：

计算得特征向量，也就是权重向量：

λ=4.061，CI=0.02；

查表得：n=4，RI=0.9，则

则比较矩阵不是一致阵，但具有满意的一致性。

第四步：指标值的量化

定量指标可直接应用其数值或上述方法具体赋值。例如购物，我们可直接用其与最近的综合商场的距离具体赋值，或重复第一步至第三步得到比较矩阵，并计算得到权重向量即为指标值的量化数值。

假设三个小区分别与最近的综合商场的距离为0.5公里、1公里、3公里，则三个小区购物指标值为（0.5，1，3）。

定性指标应用第一步至第三步的方法赋值。例如教育，我们得到比较矩阵，并计算得到特征向量（权重向量）即为指标值的量化数值。具体做法如下：

先成对比较三个小区的周边得教育情况，例如小区周边是否有幼儿园、小学、中学等因素，得成对比较矩阵

计算得C1的特征向量为：(0.082,0.236,0.682)。则其指标值为(0.082,0.236,0.682)。

第五步：指标值的规范化

通常指标分为四类：一类是数值越大越好（称为极大型指标），比如身高、工资等。一类是数值越小越好（称为极小型指标），比如个人买房，则房价越低越好。一类是数据越居中越好（称为居中型指标），比如某螺丝钉的直径。另一类是数据是在一个区间范围内就好（称为区间型指标），比如人体的温度。由于数据具有不同的类型及赋值方法，所以不可以马上进行比较，必须结合指标的类型分别设定转换函数，将所有指标数值转化为[0，1]之间的规范值。采用先计算指标值再规范化的处理方法，将不同性质的指标转化为可以同度量的指标。

指标值规范化的相关方法有机会再详细介绍！本文将直接计算有关结果。

例如上述三个小区购物指标为（0.5，1，3），且此指标为极小型指标。我们可用下面的方法进行指标值规范化。

其中x*为规范化后的值。则购物指标（0.5，1，3）规范化后为（1，0.8，0）且变为极大型指标。

三个小区教育指标为(0.082,0.236,0.682)， 此指标为极大型指标。用下面的方法进行指标值规范化。

则教育指标(0.082,0.236,0.682)规范化后为（0，0.257，1）且仍为极大型指标。

同理，我们可计算出医疗指标规范化后为（1，0.288，0），为极大型指标。

交通指标为（0.658，1，0），为极大型指标。

环境指标为（0.558，0，1），为极大型指标。

第六步：上层指标值的量化

通过前面的计算，我们已经获得了下表。

周边设施指标最后的总得分便是它下层指标的加权平均和：

B1小区周边设施指标得分=0×0.422+1×0.422+1×0.041+0.658×0.116=0.531；

B2小区周边设施指标得分=0.257×0.422+0.288×0.422+0.8×0.041+0×0.116=0.263；

B3小区周边设施指标得分=1×0.422+0×0.422+0×0.041+1×0.116=0.538。

同理，重复第一步至第六步我们也可以计算出价格、交通、周边设施、装修、户型等指标的权重和价格、交通、装修、户型等指标量化分值。就可以计算出B1、B2、B3小区的买房指标量化分值，最后分数最大的就是我们的选择。

希望本文对大家有所帮助！

创维游戏电视A43评测：用4K 120Hz高刷大屏玩游戏有多爽？

　自2020年末PS5、XBOX等次世代主机发布以来，主机游戏在全球范围的热度不断提升。因主机游戏在底层配置和游戏画面上的大幅度升级，对游戏显示设备的信号处理能力和音画质输出能力也提出了更高的要求。如今，玩家更加在意游戏终端的画质、音质以及操纵杆，因而画面延迟和卡顿这些使用痛点也成为了各大显示终端厂商研发提升的重中之中。

　　为更好地满足玩家对高性能游戏设备的需求，创维电视携手京东推出首款平台定制“全通道高刷游戏电视”创维A43，从屏体、芯片解码到信号传输及画面优化等环节全面支持4K 120Hz高刷，以“全通道高刷”+“无损清晰度” 树立大屏电视的高刷标准，开启高能游戏电视新时代。

　　全通道120Hz高刷，尽享 “无损”丝滑体验

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　　在游戏体验方面，得益于HDMI2.1的传输接口、VRR可变刷新率以及ALLM低延迟模式，创维A43可实时适配不同的输入帧率，保证信号源中不同场景的视频帧处于最理想的状态，使玩家能够获得最优质的游戏体验。

　　笔者通过实际连接Xbox One S游戏主机对HDMI2.1通道的120Hz高刷表现进行测试，当设备连接后会自动检测通道有新增的主流游戏厂商主机型号（PS / Xbox / Switch等），切到游戏主机通道，页面之后将出现消息提示“已进入游戏加速模式”，音画模式自动切至“游戏模式”对应参数，系统资源进一步倾斜给前台应用，保证了游戏的流畅运行。

　　在最高帧率的设置下开启支持最高120帧的《泰坦陨落》，能够非常流畅地进行游戏，整个画面流畅完全没有出现传输信号不够导致的掉帧卡顿的问题。

　　为了使用户能够充分享受ADS 4K 120Hz屏体的完整性能，创维A43采用120Hz MEMC技术，运用插帧可以将普通帧率的片源实时提升至120Hz高刷，将原本24帧的视频处理成60帧甚至120帧，避免出现画面抖动、重影以及拖尾等问题，有了A43 MEMC功能的支持，可为体育直播，实时游戏等高速动作的视频内容提供无模糊渲染，解决画面抖动、重影以及拖尾等问题。

　　不仅如此，创维A43还基于Wi-Fi6无线网络环境打造了Wi-Fi6·Pro体验方案，兼具更快的传输速率、更广的覆盖范围、更稳定的信号，在连接WI-Fi6网络环境下使云游戏体验有了更好的保障。针对那些喜爱游戏并想尝鲜新技术的朋友，创维A43还内置了腾讯START云游戏，同样在本地直接支持4K 120FPS的游戏画面设置，加上特别装配的创维与京东联合定制的无线蓝牙手柄可以直接通过网络进行高清流畅的云游戏体验。该款游戏手柄还适配了酷开系统，可以作为电视遥控器使用。

　　开启大屏云游戏后一个帐号可以多端共享，在A43大屏上登录游戏账号，游戏内的段位、操作、装备等等数据通通都是不变的。在保证网络连接的前提下，即便是在4K 120FPS的高清流畅画面的设置下，依然可以提供出色的触感反应，触感延时<120ms，率先达到了START三星设备认证标准，带来了媲美端游的流畅游戏体验。

　　除了HDMI2.1，A43的USB接口可以直接本地播放120FPS片源。如果是使用电视内置的应用同样也能达到4K高刷的效果，通过b站我们直接选择4K高清最流畅画质的视频进行播放，整体画面非常流畅。

　　惊人音画表现，感官体验再升级

　　得益于ADS 4K 120Hz屏体，创维A43的分辨率达到3840*2160，支持4K 120Hz高刷，并且配合KSF广色域背光技术，其拥有96% DCI-P3的广色域。此外，拥有10bit色深的A43，在呈现超过10.7亿种色彩的同时，还支持178°超宽视角，拥有超高色彩表现力和画面处理能力。

　　在色准方面，创维画质团队将创维30+画质调校技术和3D LUT电影原彩技术倾注于A43上，使其色准值达到惊人的△E 0.87。要知道△E小于2时，就称之为专业级显示设备。而△E 0.87已经可以媲美广播级专业监视器的色彩还原能力。

　　除了优越的画质，创维A43的音效实力也有着不俗表现。这台A43支持杜比全景声和杜比解码技术，更搭载大腔体音响（65吋/75吋）和3*250px 低失真全频单元，每声道最大功率可达10W。让高音清晰柔和，配合杜比全景声音效，沉浸影音享受加倍。为了让高音更加清晰柔和，创维研发团队还在全频喇叭纸盆振膜成型时渗入了云母粉；配合杜比全景声音效，为用户带来“声声入耳”的沉浸影音享受。

　　值得一提的是，A43还是一款健康护眼大屏。采用创维护眼无屏闪技术，借助新一代DC直流调光，解决容易让眼睛产生疲劳感的“屏闪”问题。同时，创维电视研发团队还通过改造蓝光芯片，从光源处剔除有害蓝光频段，实现了真正护眼不偏色。

　　最后还有上面提到的MEMC功能，即使观看高速运动画面也不会因为帧数不够而产生抖动感，尤其是观看体育赛事的时候，能够很有效的缓解用眼疲劳，轻松看清每一帧精彩瞬间。

　　满级配置发挥满血性能

　　全新A75架构和3+32GB内存，让创维A43在算力和渲染能力上都更加强悍，CPU及GPU性能分别提升1.34倍和1.48倍。除了硬件升级，A43还专门搭载全新V3全功能AI芯片。

　　通过上面图片展示，可以看到，搭载了全新V3全功能AI芯片的创维A43电视，画质表现非常出色，而且这款产品配备了创维自研的“三维画质调校模型”，能够精准识别出画面内的多个主体并构建出空间结构，针对不同主体逐级进行AI调校，打造出层次分明、清澈通透的立体画质。

　　时尚外观，超窄边框拉满沉浸式体验

　　创维A43在设计的细节也是处理十分到位，四周收窄的边框让屏幕主体更加突出，全面屏设计带来了极强的视觉冲击力，沉浸式体验拉满。和目前市面上还在普遍使用金属裸色/普通黑色的同类产品相比，极简的风格采用独特的高贵“星尘紫”涂装，符合当下色彩美学趋势。

　　总结

　　凭借对次世代游戏玩家需求的精准洞察，创维赋予了A43全通道120Hz体验以及更全面、高性能的硬件配置，满足了年轻用户对于大屏游戏需求的最优性能体验。创维A43作为“创维游戏装备”系列的又一新成员，以体验不打折的“4K 120Hz”全通道高刷，树立游戏电视的全新行业标准，再次引领行业向高端化演进。