特別分享yaahp破解版下載，相信很多用戶會用到，yaahp層次分析法軟件是一款以層次分析法和模糊綜合評價法為基礎的綜合評價輔助軟件，能夠根據商務數據，科學的進行資源分配、收益成本分析、商業評估等操作，支持層次模型繪制、數據比較、矩陣數據錄入、不一致判斷矩陣自動修正、殘缺但可接受判斷矩陣及總目標或子目標排序權重計算功能，為利用層次分析法和模糊綜合評價的決策過程提供模型構造、計算和分析等方面的幫助。歡迎下載體驗。

yaahp破解版軟件特色

繪制層次模型。
使用yaahp繪制層次模型非常直觀方便，用戶可以專注于決策。利用方便的模型編輯功能，用戶可以方便地更改層次模型，幫助整理思路。如需撰寫文檔或報告講解，也可直接導出層次模型，無需使用其它軟件重新繪制層次結構圖。
判斷矩陣生成和兩對比數據輸入。
在確定層次模型后，軟件將進行分析并生成判斷矩陣。在判斷矩陣數據輸入時，可以選擇多種輸入方式，無論是矩陣輸入還是文本描述輸入都非常方便。輸入數據時，不僅可以通過拖動滑動條完成輸入，還可以直接輸入自定義數據。
判斷矩陣一致性比例和排序權重的計算。
由于人的主觀性和客觀事物的復雜性，在實際的決策問題中，很難一次構建出符合一致性要求的判斷矩陣，往往需要對判斷矩陣進行多次調整和修正，以滿足一致性要求。
使用yaahp，在輸入判斷矩陣數據時，軟件可以根據數據變化實時顯示判斷矩陣的一致性比例，對于不一致的判斷矩陣，yaahp還可以實時顯示當前對一致性影響最大的元素，方便用戶掌握情況進行調整。
自動修正不一致判斷矩陣。
yaahp提供的實時一致比計算功能可以幫助用戶手動調整不一致判斷矩陣。但人工調整判斷矩陣的過程是盲目的，需要依靠一定的經驗和技巧來完成，缺乏科學性。另外，如果是收集到的專家問卷調查數據，直接調整和修改專家的原始判斷是不合理的。
針對這種情況，yaahp提供了自動修正矩陣的不一致判斷功能。該功能考慮了人們決策時的心理因素，在最大限度地保留專家決策數據的前提下，修正判斷矩陣以滿足一致性。標記需要修正的判斷矩陣，整個修正過程自動完成。
不完整但可以接受判斷矩陣的計算。
在實際決策過程中，可能需要向許多專家收集問卷。專家通過問卷給出的數據可能是不完整的。比如一個專家因為把握不好，不感興趣或者避嫌，沒有給出一些數據，會導致判斷矩陣中的數據不完整，也就是有殘缺矩陣。
如果判斷矩陣中不完整的元素可以通過其他填充的元素間接獲得，那么這個不完整的判斷矩陣是可以接受的。yaahp提供了殘缺但可接受判斷矩陣的計算功能，一個判斷矩陣至少只能輸入n一個(而不是全部n)1)/2)計算數據。
自動補全殘缺且不能接受判斷矩陣。
若殘缺矩陣不符合可接受性，則無法計算排序權重，必須對殘缺矩陣數據進行補全。如果用人工補充處理不完整的判斷矩陣，會對現有的專家決策數據產生影響，如果判斷矩陣中有很多不完整的項目，人工補充的盲目性很大。
yaahp提供了殘缺判斷矩陣自動補全功能，只要滿足補全條件，軟件就能在最大限度地反映專家決策信息的基礎上完成補全工作。標記需要補充的殘缺判斷矩陣，整個補充過程自動完成。
計算總目標或子目標排序權重。
無論是備選方案對總目標的排序權重，還是備選方案對層次結構中其他非方案層要素的排序權重，都可以方便地計算。并且可以查看矩陣數據、中間計算數據和最終計算結果的詳細判斷。
按排序權重加權分數計算。
在計算出總目標或子目標的排序權重后，可以進一步計算加權分數，即根據備選方案的權重和實際得分計算最終加權分數。
靈敏度分析。
通過靈敏度分析，可以確定某個要素的權重發生變化時對每個備選方案的權重有什么影響，從而引導用戶在更高層次做出決策。
利用yaahp提供的靈敏度分析功能，可以查看備選方案權重隨不同要素變化的情況，備選方案權重排名的變化等。，并動態觀察要素權重變化對備選方案權重的影響，生成靈敏度分析報告。
群決策
群決策是充分發揮集體智慧，由多位專家共同參與決策分析和決策的全過程。參與問卷調查的專家是決策過程的參與者，最終結果根據所有專家提供的數據確定。
yaahp提供群決策支持，可以管理參與決策的專家信息和他們提供的決策數據。yaahp還為用戶提供了多種專家數據集合方法。
群決策問卷
對于使用層次分析法的決策過程，經常向專家分發問卷，然后回收問卷獲取專家數據。
yaahp提供了一個調查表生成功能，可以根據層次模型和設置文本自動生成一個調查表，不需要修改或稍微修改就可以分發給專家。
yaahp還可以生成Excel格式的可導入調查表格式，回收后可以方便地導入專家決策數據，大大降低了數據輸入的工作量。
群決策專家數據輸入軟件。
通過問卷向各判斷矩陣輸入專家數據比較費時費力，為了解決這一問題，yaahp提供了一個群決策專家數據輸入軟件。使用該軟件，專家可以輕松輸入決策數據，然后通過電子郵件發回決策數據。調查人員可以使用yaahp直接導入這些專家數據，從而節省大量的人力和時間。
檢查專家數據。
專家數據檢查用于查看群決策時專家數據可能出現的異常情況，可以列出專家給出的判斷數據差異較大、判斷相反、判斷矩陣不完整的情況。利用該功能，可以方便地檢查專家數據，并進行有針對性的手動修正。
計算群決策前的數據處理。
在計算群決策之前，需要處理不一致或不完整的判斷矩陣(這種情況經常發生在群決策的專家數據中)。該功能可以進行統計，并逐步設置處理方法。
導出計算數據。
為了方便用戶進一步分析或撰寫數據報告，計算結果可以導出為PDF、富文本、HTML、純文本和Excel格式的文件。
綜合評價模糊。
模糊綜合評價法是一種基于模糊數學的綜合評價方法。該方法根據模糊數學的隸屬理論，將定型評價轉化為定量評價，利用模糊數學對受多種因素制約的對象進行整體評價。
yaahp提供了模糊綜合評價法的支持。該軟件不僅支持模糊綜合評價法的單獨使用，還支持與層次分析法相結合。

軟件亮點：

1.只有一個影響因素的結構。
層次模型現在支持只有一個影響因素的結構，會產生一個一階判斷矩陣。這種判斷矩陣不需要輸入數據(自動標記為已完成數據輸入狀態)，因為它只有一個值，必須是1。
2.帶狀圖顯示的排序權重計算結果。
改進的計算結果顯示界面可以提供更好的用戶體驗，用戶可以對圖表進行排序、放大和縮小，也可以將圖表保存為圖片。右邊的圖片顯示了帶狀圖形式的排序權重計算結果。
三、柱狀圖顯示的排序權重計算結果。
改進的計算結果顯示界面可以提供更好的用戶體驗，用戶可以對圖表進行排序、放大和縮小，也可以將圖表保存為圖片。右邊的圖片顯示了柱狀圖形式的排序權重計算結果。
四、餅圖顯示的排序權重計算結果。
改進的計算結果顯示界面可以提供更好的用戶體驗，用戶可以對圖表進行排序、放大和縮小，也可以將圖表保存為圖片。右邊的圖片顯示了餅圖形式的排序權重計算結果。
五、靈敏度指標。
靈敏度指標可以作為某一要素的敏感度參考。指標越大，要素的權重變化越大。
排序結果的影響越大，敏感性越高。
靈敏度指標分為基本指標和綜合指標，其計算方法如下:
基本靈敏度指標:當前因素權重變化引起的各備選方案權重變化范圍最大值；
綜合靈敏度分析:基本靈敏度指標+變化點數+0.5(如果最佳方案改變)或0.0(如果最佳方案不改變)。
6.靈敏度橫向分析的影響程度。
橫向靈敏度分析可以分析某個方案的權重容易受到哪些因素權重變化的影響。
靈敏度橫向分析采用攝動法，根據一定的采樣點數，計算每個中間層要素的權重從0變化到1的影響程度，然后以圖形的形式顯示影響程度和范圍。
7.靈敏度橫向分析的影響范圍。
橫向靈敏度分析可以分析某個方案的權重容易受到哪些因素權重變化的影響。
靈敏度橫向分析采用攝動法，根據一定的采樣點數，計算每個中間層要素的權重從0變化到1的影響程度，然后以圖形的形式顯示影響程度和范圍。