特定の経営上の決定を下すため性質上、また予想される結果を事前に予測するために、決定を委託された人は、システムが非常に複雑な多数の相互依存要素に直面することがよくあります。
利用可能なリソースを分析する必要があります、期待される結果または意図された目標。経済的要素が数（金銭的、量的、そして重量と時間）に減少した場合、人の能力は測定された要因に直接依存していることがわかります。
構築された確率モデルが機能する場合悪いことに、さまざまな仮定を行うときに重要な詳細が見落とされていることを意味します。たとえば、社会科学は、否定的な結果、人間の弱さ、および一時的な迷惑な誤解と見なされるその他の要因について政治家を非難します。ただし、これらは信頼できる結果を得るために測定する必要がある基本的な要素です。
現代社会では、情報技術の数。これを使用することで、私たちの生活を可能な限り楽にし、さまざまな活動分野で特定の決定を採用することによって問題が発生した場合に支援を提供することができます。今日、最も普及している目標承認システムの1つは、階層分析手法です。これは、アメリカの科学者であるT.Saatiによって開発されました。
特定のタイプのシステムは階層と呼ばれ、これは、その要素が無関係な特性を持つ集合の形成を生み出すことができるという仮定に基づいています。各セクターの構成要素は特定の地域に属するメンバーの影響を受けますが、他のグループは影響を受けます。階層分析方法は、各レベルで要素の独立性を可能にし、次のスキームの形式で生成されます。
-ネットワークまたは階層である、選択における既存の問題の分布。
-すべての代替ソリューションの優先順位、評価、および基準を強調します。
-判断の一貫性を考慮した、すべてのレベルの要素に適用される重要度係数の計算。
-重みの組み合わせ係数の計算と最適なソリューションの決定。
その鍵としての階層を分析する方法タスクは、さまざまな段階の相互作用を考慮して、最高レベルの評価を提案します。要素の直接依存性は考慮されていません。現在、階層レベルの形でのシステムの構築は、さまざまな科学に登場しています。問題は最も単純なコンポーネントに分解されます。これにより、特定の決定を行う人の一連のアクションをより確実に処理できます。
階層分析手法、使用例生産サイクルの分析では、従業員を労働者、職長、管理者などにグループ化することで説明でき、線形従属を提供します。
時々トップレベルは依存する位置、同時に発揮し、特定の影響力。この階層の例は非線形です。最も単純な形式でのこのタイプの分析方法は、最上部に基づいており、中間基準を通過して最下位レベルになります。それは選択肢の複合体です。
階層分析方法には、次の段階があります。
-問題を見つける;
-タスクを個別のコンポーネントに分割することで構成される階層ラダーを構築します。
-代替案の重みの決定;
-利用可能な各要素の優先度の評価。
-優先順位間の一貫性をチェックします。
-問題の解決策。
