网络层次分析法是美国匹兹堡大学的T.L.Saaty 教授于 1996 年在层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）的基础上发展而形成的一种新的实用决策方法。在涉及多因素、复杂系统的决策分析相关研究领域。例如在管理科学、工程技术、社会科学等领域的论文中经常会用到。翰鲸学术辅导将从以下几个方面来阐述APN的原理、使用方法以及其优势。

对于具有复杂的内部结构和相互依存、反馈的关系，ANP 能够很好地处理这类问题，为各位论文写作者提供科学的决策依据。

一、基本原理

AHP 面对的是内部独立的递阶层次结构，而在实际决策问题中，系统元素多呈现的是网络结构形式，即元素之间相互影响、相互支配，ANP 就是为适应这种复杂结构而提出的。

ANP 首先将系统元素划分为两大部分。第一部分为控制因素层，包括问题目标及决策准则，所有决策准则彼此独立且只受目标元素支配，控制层中每个准则的权重可用 AHP 方法获得；第二部分为网络层，由所有受控制层支配的元素组组成，其内部是互相影响的网络结构，元素之间互相依存、互相支配，与递阶层次结构不同，这里元素和层次间内部不独立。

二、使用步骤

（1）界定决策目标和决策准则，用 AHP 方法确定各个准则相对于决策目标的权重；然后构造网络层次，归类确定每一个元素，分析其网络结构和相互影响关系。

（2）构造 ANP 的超矩阵计算权重，根据元素之间的相互关系构建超矩阵，通过一系列计算得出各元素的混合权重。

三、APN的优势

(1)全面性和准确性，能够充分考虑到系统中各因素之间的相互影响和反馈关系，克服了传统层次分析法只考虑单向层次关系的局限性，使决策结果加全面、准确。例如在评估一个项目的可行性时，不仅可以考虑到各个因素对项目的直接影响，还能分析出因素之间的间接影响和反馈作用，从而准确地评估项目的综合价值。

(2)灵活性，适用于各种复杂的决策问题，无论是内部依存的系统还是具有反馈结构的系统，都可以通过 ANP 进行有效的分析和决策。比如在供应链管理中，供应商、制造商、分销商等各个环节之间相互关联、相互影响，ANP 可以帮助企业很好地分析和优化供应链结构。

(3)科学性和可靠性，基于严谨的数学理论和方法，通过构建超矩阵等方式对各因素的权重进行计算，具有较高的科学性和可靠性。并且在计算过程中可以进行一致性检验，保证了决策结果的合理性。

（4）实用性，在实际应用中具有较强的可操作性，研究者可以通过问卷调查、专家打分等方式获取数据，然后利用相关软件进行计算和分析，能够为实际的决策问题提供有效的支持和建议。

翰鲸学术辅导的分享结束了，希望对你有所帮助，下期见！