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1、层次分析法论文：层次分析法在耕地质量评价中的应用摘 要:传统的耕地质量评价多采用手工方法进行,效率低下,且主观性强,很难得出客观、可靠的结果。为改进这一传统作业的弊端,将层次分析法的基本原理与计算机软件技术相结合,实现了耕地质量评价中评价因子权重确定的算法与程序,这也是实现耕地质量评价自动化过程的关键技术。关键词:耕地质量评价;层次分析法;算法;评价因子0引言在耕地质量评价中,确定评价因子权重的数学方法有很多,如相关分析法、因子分析法、模糊评价法、主成份分析法、层次分析法等。由于数据来源众多、计算复杂且计算量大,过去利用手工工作的方式,不仅工作量大、效率低,而
2、且计算准确度不高、周期长、资金耗费大。作者以ArcGIS为技术平台,利用ArcGISEngine组件工具,通过ArcObjects对象库,在VisualBasic.NET语言开发环境下设计开发出功能较强、使用简单,具有一定通用性的基于GIS的耕地质量评价系统。作者前期通过了耕地质量评价系统的设计和实现,本文则主要论述在该系统中利用层次分析法确定评价因子权重的算法与程序的实现。1层次分析法的原理层次分析法(AnalyticHierarchyProcess,简称AHP)由美国运筹学家A.L.Saaty于20世纪70年代提出。它把一个复杂的多目标决策问题作为一个系统
3、,将目标分解为多个目标或准则,进而分解为多指标(或准则、约束)的若干层次,通过定性指标模糊量化方法算出层次单排序(权数)和总排序,以作为目标(多指标)、多方案优化决策的系统方法。层次分析法是确定多因素复杂问题中各因素权重的一种实用方法。因人们最容易判别的是两因素之间重要程度的对比,而运用层次分析法就能计算出给出的相对重要程度两个因素中每个因素的权重,而且能够对给出的判断进行误差分析。层次分析法的优点是定性与定量相结合,具有高度的逻辑性、系统性和实用性。2层次分析的基本步骤及在耕地质量评价系统中的实现(1)明确问题。即弄清需确定问题的范围、所包含的因素和各因素之
4、间的关系等,以便掌握充分的信息。(2)建立层次结构。将问题所含的因子进行分组,把每一组作为一个层次,按照最高层(目标层)、若干中间层(准则层)以及最低层(措施层)的形式排列起来。这种层次结构常用结构图来表示(图1)。为了减少在系统运行过程中操作的复杂性,主要选择几个有代表性的因素。结合全国耕地地力评价指标体系及农用地分等定级的指标体系框架,耕地质量评价系统共列出了气候、地形地貌、土壤条件、水资源状况、基础设施条件、耕作便利条件、土地利用状况、区位条件、交通条件等9种因素,该系统将采用SQLServer2000对这些因子、因素进行管理,用户根据需要选择参与评价。
5、从数据库中读取评价因子的实现过程如下:PublicconstrAsString=″DataSource=(local);InitialCatalog=Arableland;IntegratedSecurity=SSPI″PublicmyconAsNewSystem.Data.SqlClien.tSql-Connection(constr)DimmydcAsNewSqlDataAdapter(″select因子名称,因子所在因素类型from评价因子名称表″,my-con)DimmytableAsNewDataTableIfmycon.State=Connecti
6、onState.ClosedThenmycon.Open()dbse.tClear()mydc.Fill(dbse,t″a″)GridControl1.DataSource=dbse.tTables(″a″)所选因子表.Columns.Add(″因子名称″)所选因子表.Columns.Add(″所在因素″)GridControl2.DataSource=所选因子表(3)构造判断矩阵。判断矩阵表示针对上一层次中的某元素而言,评定该层次中各有关元素相对重要性的状况,其形式如下:本系统采用MicrosoftSQLServer2000数据库存储判断矩阵的数据表,也可以
7、将矩阵输出为Excel表格的形式,通过ADO技术访问表中的数据,从而进行因子权重的计算。(4)层次单排序。对于上一层次而言,层次单排序的目的是确定本层次与之有联系的元素重要性次序的权重值。对上一层次而言,它是本层次所有元素重要性排序的基础。层次单排序可以归结为计算判断矩阵的特征根和特征向量问题,即对于判断矩阵B,计算需满足下式的特征根和特征向量。B·W=λmaxWi(1)式中,λmax为的最大特征根,W为对应于λmax的正规特征向量,W的分量Wi就是对应元素单排序的权重值。'/×求矩阵的最大特征根λmax×/DimtempSAsDouble=0FortempS
8、=0Andi=0Topp-1ForSu
