CN107045672A - 一种社区低碳水平的评价方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种社区低碳水平的评价方法，包括构建一个科学、合理，用于衡量社区低碳化水平的评价指标体系，该指标体系采用SMART准则制定社区低碳化水平指标筛选原则，基于实质性议题的界定方法获取低碳社区评价指标池，采用蒙特卡洛法与层次分析法相结合计算评价体系的指标权重。本发明提供的评价方法具备科学性和可操作性，采用SMART准则及实质性议题的界定方法保证所筛选指标不偏离社区低碳化范畴，采用蒙特卡洛方法优化层次分析法，弥补了层次分析法受主观因素影响的缺陷，提高了权重制定的准确性，解决了主客观相结合数学模型复杂问题。
Description
技术领域
本发明涉及碳排放计算领域，具体涉及一种社区低碳水平的评价方法。
背景技术
目前节能减碳和社区建设是当前各界高度关注的两个问题，其中节能减碳是当前国际社会的热点问题之一，更是我国各级政府的一项紧迫工作。目前节能减碳领域关注的是工业，特别是钢铁、有色、石化、电力等高耗能和高碳排放产业，对以社区为载体的生活节能关注较少。实际上，不论是从节能减碳，还是社区建设的角度看，低碳社区都具有非常重要的意义。从节能减碳的角度看，社区是节能减碳的重要领域。
据统计，2005年国家居民能源消费量已经占到国家能源消费总量的20％以上，其中英美等国达到30％以上。随着经济的不断增长和生活水平的不断提高，这一比例还会持续上升。从社区建设的角度看，低碳社区应是社区发展到一定阶段的产物，是社区建设的高级形态，体现着一个国家和地区的国民素质和社区发展水平。国务院印发的《“十三五”控制温室气体排放工作方案》中明确指出推动开展1000个左右低碳社区试点，组织创建100个国家低碳示范社区。然而，“低碳社区”是一个相对概念，如何合理地进行测评，制定一系列兼顾“可操作性”和“可规范化”的科学标尺，是对各级政府的考验。
构建指标体系的过程是指以体系研究对象的本质特征和固有属性为根据，将抽象的研究对象分解成具有行为化和可操作化的结构，并采取一定方法，对体系中的指标按其对研究对象的重要性赋予相应权重的过程。研究前期指标体系的建立是后期利用体系对研究对象进行评估的重要基础和先决条件。其构建过程主要有三个重要组成部分：指标的筛选、权重的制定和指标评价处理。
为全面准确衡量社区低碳化水平，只有科学的评价指标体系，才有可能得出科学的综合评价结论，在构造综合评价体系框架时，初选的评价指标可以尽可能的全面。当指标太多时，就会有很多重复指标，相互干扰，这就需要正确的、科学的方法筛选指标。SMART准则是被世界银行及许多国家政府部门和组织作为在评价工作中所普遍遵循的评价指标体系设计准则。SMART准则对一般评价指标设计的基本要求给予了描述，因此可根据社区低碳化的评价特点，应用SMART准则设计评标指标体系。
对于指标的筛选，《中国企业社会责任报告编写指南3.0之一般框架》提出企业社会责 任报告前期筛选实质性议题的方法。该方法应用在低碳社区评价指标体系构建中，要求需要通过一定的方法筛选出实质性议题，以确定报告的最终边界。而综合属于议题范围内的指标池，即所有相关的议题在未进行实质性议题界定之前的最初样本量。以“指标池”中的议题作为筛选“原材料”，利用“对利益相关方的重要性”和“对社区可持续发展的影响度”两个维度组成的二维矩阵对全样本量的议题进行区域分类。只有对利益相关方重要性较高并且对社区可持续发展的影响度也较高的议题能够被界定为实质性议题。最后结合相关性分析和经验性分析筛选确定在低碳社区议题范畴内的指标。
在确定评价体系中各指标权重时，确定各项指标的权重是非常关键的环节。对各指标复权的合理与否，直接关系到分析的结论。确定权重系数的方法很多，归纳起来分为两类：即主观赋权法和客观赋权法。主观赋权法是由评价人员根据各项指标的重要性而人为赋权的一种方法，充分反映专家的经验，目前使用较多的是专家咨询法(德尔菲Delphi法)，层次分析法等。客观赋权法是从实际数据出发，利用指标值所反映的客观信息确定权重的一种方法，如熵值法，主成分分析法，因子分析法，均方差法，离差法等。然而单一的主观和客观赋权法容易由于考虑不全而出现偏见问题，因此综合考虑主观和客观的赋权法十分必要。综合赋权法需要有一定的数理统计和模型作为支撑，对数学要求高且较为复杂。本发明将综合采用综合赋权法，并对其数学模型进行流程化，简化操作流程。该方法既能够充分结合主客观的信息，也能更好地对社区低碳化水平进行综合评价。因此，本发明采用被广泛应用的层次分析法，并采用蒙特卡洛方法进行优化改进，以弥补层次分析法受主观因素的影响缺陷。
层次分析法(Analytic Hierarchy Process简称AHP)是将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。该方法主要适用于目标结构复杂，数据缺乏，难以完全用定量方法来解决的系统性评价。目前，层次分析法的应用较为普遍，它能将复杂的问题系统化，易于达到综合评价效果。
蒙特卡洛方法是以概率统计理论为基础，依据大数定律(样本均值代替总体均值)，利用电子计算机数字模拟技术，解决一些很难直接用数学运算求解或用其他方法不能解决的复杂问题的一种近似计算法。其基本原理为：先对影响其可靠度的随机变量进行大量的随机抽样，然后把这些抽样值一组一组地代入功能函数式，确定结构是否失效，最后从中求得结构的失效概率。本方法即是将层次分析法中判断矩阵中的变量视为一个随机变量，将每个专家的判断赋值看成是该随机变量的一个采样，这种做法是对主观判断随机性的一种合 理建模，能够更客观地反映判断矩阵的随机性，使制定得到的权重更为准确合理。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种社区低碳水平的评价方法，包括构建一个科学、合理，用于衡量社区低碳化水平的评价指标体系，该指标体系采用SMART准则制定社区低碳化水平指标筛选原则，基于实质性议题的界定方法获取低碳社区评价指标池，采用蒙特卡洛法与层次分析法相结合计算评价体系的指标权重。
为实现上述目的，本发明采取的技术方案如下：
一种社区低碳水平的评价方法，所述评价方法包括构建指标体系，所述指标体系包括目标层、准则层和指标层，各评价指标赋以相应的权重，其中所述评价方法包括以下步骤：
(1)基于SMART原则制定衡量社区低碳化指标的筛选原则，将社区分为城市新建社区、城市既有社区和农村社区三种类型；
(2)从减碳绩效B1、低碳规划B2、能源消费B3、低碳交通B4、环境资源B5和低碳管理与生活B6六个方面确定指标体系的准则层，各准则层包括若干个评价指标；
(3)采用层次分析法，制定权重判断矩阵并由专家进行两两比较评分，获得不同指标层对应评价指标两两之间的评分表；
(4)将判断矩阵中的变量视为随机变量，采用三角分布函数表征，利用蒙特卡洛方法进行多次模拟，保证获得矩阵均能通过层次分析法的一致性检验，计算指标的重要性排序；
(5)采用步骤(4)同样的三角分布函数，利用蒙特卡洛方法随机产生符合一致性的判断矩阵，多次模拟直至所得矩阵指标重要性排序与步骤(4)得到的指标重要性排序一致，取最终矩阵的特征向量作为低碳社区评价指标的权重；
(6)收集和/或计算各指标层的具体数值，并利用步骤(5)中得到的指标权重，计算得到社区低碳水平的综合得分。
进一步地，所述准则层中的减碳绩效B1包括社区二氧化碳排放下降率E1和人均碳排放水平E2两个指标，低碳规划B2包括低碳发展规划E3一个指标，能源消费B3包括可再生能源占比E4和节电器具普及率E5两个指标，交通出行B4包括公交通达E6一个指标，环境资源B5包括固废回收利用E7、秸秆综合利用率E8和水资源节约利用E9三个指标，低碳管理与生活B6包括低碳宣传教育E10、碳排放管理工作开展E11和低碳示范单位创建E12三个指标。
进一步地，所述社区二氧化碳排放下降率E1是指社区评价期内社区二氧化碳排放量与基准期内二氧化碳排放量的相对下降率，所述二氧化碳排放量的测算过程包括收集各种碳排放活动数据，然后将各种碳排放活动数据分别乘以相应的碳排放因子，然后求和即得所述二氧化碳排放量。
进一步地，所述碳排放活动至少包括电力消耗量、燃气消耗量和垃圾产生量；其中，电力消耗量通过社区居民各户电表计量统计汇总或者通过社区所辖供电局计费系统统计汇总得到；燃气消耗量通过社区居民各燃气表计量汇总获取或者通过燃气公司获取社区居民燃气消耗量汇总得到；垃圾产生量可通过社区所辖环卫站统计垃圾收集量得到。
进一步地，所述可再生能源占比E4是可再生能源提供的能耗与社区总能耗之比，所述可再生能源至少包括太阳能、风能和水能，所述可再生能源的能耗通过相应的计量仪表统计得到，所述社区总能耗采用对应的计量仪表获取社区各种能源消耗量并进行折算得到。
进一步地，所述固废回收利用E7是指社区产生的固废物品中进行回收利用的量占总消耗量之比，其中固废物品回收量使用计量工具进行统计。
进一步地，所述评价指标的权重的确定过程包括以下步骤：
(1)针对评价指标体系的目标层、准则层和指标层的树状层次结构模型，采用比例标度aij表示准则层或者指标层两个指标ui和uj对上级的影响程度之比，构造判断矩阵；
(2)利用层次分析法计算判断矩阵的特征向量W＝(w1，w2，…，wn)T，并进行归一化处理即得到相对重要度：其中wi＝wi/S，这里
(3)计算判断矩阵的最大特征根这里[AW]i表示向量AW的第i个分量；
(4)利用指标检验判断矩阵是否满足一致性要求，其中，R.I.为层次分析法模拟的随机性指标；当CR<0.1就认为判断矩阵具有一致性，据此而计算的值是可以接受的；若CR≥0.1，则认为判断矩阵不符合一致性要求；
(5)汇总所有专家的打分判断矩阵，获取各矩阵{aij (k),k＝1,2,…,n}的三点估算值，即最小值lij、平均值mij和最大值hij，即
(6)构建aij的三角分布函数；
(7)制定三角分布的抽样公式t表示第t次蒙特卡洛模拟抽样，ri为在[0，1]区间内服从均匀分布的伪随机数；
(8)采用蒙特卡洛模拟多次产生服从三角分布函数的aij随机值，组合成n个判断矩阵；
(9)由上述抽样公式计算判断矩阵的最大特征根和对应的特征向量，直至随机抽样获得的判断矩阵能够通过步骤(4)的一致性检验为止；
(10)重复(5)和(6)两个步骤进行模拟，记录模拟次数n，获得评价体系各指标的排序结果，记录排序位置的次数Tk(m)，m＝1,2,…,n,Tk(m)表示第k个指标排在第m的次数，该次数是计算指标因子最终排名的依据；假设第t次模拟第k个指标排在第m，则这次循环Tk(m)累加1；
(11)根据Tk(m)，给出积分办法，计算所有指标n次模拟的积分；假设评价体系指标层的指标个数为N，则定积分第一名N分，第二名为N-1分，依次递减，则n次模拟后第k个指标的积分为：
(12)根据Sk的值从大到小得到指标因子的最终排序；
(13)根据步骤(10)得到的排序结果，由蒙特卡洛方法根据步骤(6)的三角分布函数，随机产生判断矩阵，并计算该判断矩阵的权重排序Sk’；
当Sk和Sk’排序一致时，取步骤(10)所得矩阵的权重作为评价体系的最终权重。
相对于现有技术，本发明取得了有益的技术效果：本发明提供的评价方法具备科学性和可操作性，采用SMART准则及实质性议题的界定方法保证所筛选指标不偏离社区低碳化范畴，更为科学合理。采用蒙特卡洛方法优化层次分析法，弥补层次分析法受主观因素影响的缺陷，提高权重制定的准确性和客观性，解决主客观相结合数学模型复杂问题。
附图说明
图1为三角分布的概率密度函数。
图2为农村社区评价指标池。
图3为评价指标体系构建过程。
图4为评价指标树状层次结构模型。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例对本发明进行进一步详细说明，但本发明要求保护的范围并不局限于下述具体实施例。
本实施方法以广东省农村低碳社区评价指标体系为例，说明采用本方法的详细构建过程，参见图3。
(1)根据SMART准则，从相关性、系统性、科学性、实用性和动态性五个方面明确低碳社区评价指标筛选原则，具体如下：
1)相关性：社区低碳化与社区中的居民生活紧密相关，评价指标应能够直接体现社区低碳建设，体现居民对社区建筑与环境的主观感受和需求；
2)系统性：将社区内的居民、环境和建筑等影响因素视为一个系统，确定各系统之间的内在关系，在保持相对独立的前提下组成有机整体，最终反映在评价体系的准则层和指标层上，层层深入；
3)科学性：所选指标具有典型性和概括性特点，合理控制指标个数，避免过大引起含义重复，过小造成信息遗漏；
4)实用性：评价体系指标的基准值以可获得性高为前提，具备可操作性和可比性，定义清晰且衡量方法简单明确；
5)动态性：评价指标应随着社区低碳化发展而不断优化，实现结果控制与过程控制相结合的动态化管理，体现动态发展特征。
(2)根据实质性议题的界定方法，从减碳绩效、低碳规划、低碳交通、环境资源和低碳管理与生活五个方面为农村社区筛选评价指标池，见图2；根据相关性和经验性分析得到农村社区的评价指标见下表1：
表1农村社区低碳水平评价指标
部分主要评价指标的计算过程如下：
社区二氧化碳排放下降率
社区二氧化碳排放下降率是指社区评价期内社区二氧化碳相比基准期内的相对下降率。而统计社区二氧化碳计量需要获取社区的电力和燃气消耗量、社区垃圾产生量等活动数据。其中电力消耗量需通过社区居民各户电表计量统计汇总或者通过社区所辖供电局计费系统统计汇总；燃气消耗量则需要通过居民各燃气表计量汇总获取，或者通过燃气公司获取社区居民燃气消耗量汇总得到；社区垃圾产生量可通过社区所辖环卫站统计垃圾收集量获取。最后，在得到社区碳排放活动数据基础上，乘以相应的碳排放因子则得到其相应的碳排放量。
可再生能源占比
社区利用太阳能、风能或者水能等可再生能源提供的能耗与社区总能耗之比即为可再生能源占比。其中太阳能、风能、水能等产生的能源需要相应的计量仪表进行统计。例如太阳能光伏发电需要安装电表计量其发电量，太阳能热水器需要安装温度计和流量计计量其产生的热量。而社区总能耗则需要采用对应的计量仪表获取社区各种能源消耗量并进行折算。
固废回收利用
固废回收利用是指社区产生的固废物品中进行回收利用的量占总消耗量之比。回收利用主要是指通过焚烧发电、堆肥处理等方式使固废资源化。固废回收量应使用地磅、皮带秤等计量工具进行准确统计其回收量，从而提高固废回收利用率的准确度。
(3)建立评价指标体系的树状层次结构模型，见图4；构建各指标两两之间的判断矩阵表，以下仅列出一位专家所得评价表2：
表2准则层专家打分表
| 项目 | 减碳绩效 | 低碳规划 | 能源消费 | 低碳交通 | 环境资源 | 低碳管理与生活 |
| 减碳绩效 | 1 | 1 | 5 | 5 | 3 | 1 |
| 低碳规划 | 1 | 1 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| 能源消费 | 0.2 | 0.2 | 1 | 3 | 3 | 1 |
| 低碳交通 | 0.2 | 0.2 | 0.33 | 1 | 3 | 1 |
| 环境资源 | 0.33 | 0.2 | 0.33 | 0.33 | 1 | 0.33 |
| 低碳管理与生活 | 1 | 0.2 | 1 | 1 | 3 | 1 |
表3减碳绩效(B1)指标层专家打分表
| B1 | 社区二氧化碳排放下降率 | 人均碳排放水平 |
| 社区二氧化碳排放下降率 | 1 | 0.5 |
| 人均碳排放水平 | 2 | 1 |
表4低碳规划(B2)指标层专家打分表
| B2 | 低碳发展规划 |
| 低碳发展规划 | 1 |
表5能源消费(B3)指标层专家打分表
| B3 | 可再生能源占比 | 节电器具普及率 |
| 可再生能源占比 | 1 | 0.33 |
| 节电器具普及率 | 3 | 1 |
表6交通出行(B4)指标层专家打分表
| B4 | 公交通达 |
| 公交通达 | 1 |
表7环境资源(B5)指标层专家打分表
| B5 | 固废回收利用 | 秸秆综合利用率 | 水资源节约利用 |
| 固废回收利用 | 1 | 0.50 | 1.00 |
| 秸秆综合利用率 | 2 | 1 | 2 |
| 水资源节约利用 | 1 | 0.5 | 1 |
表8低碳管理与生活(B6)指标层专家打分表
| B6 | 低碳宣传教育 | 碳排放管理工作开展 | 低碳示范单位创建 |
| 低碳宣传教育 | 1 | 2 | 1 |
| 碳排放管理工作开展 | 0.5 | 1 | 1 |
| 低碳示范单位创建 | 1.00 | 1.00 | 1 |
(4)汇总所有专家的打分判断矩阵，获取各矩阵{aij (k),k＝1,2,…,n}的三点估算值，即最小 值lij、平均值mij和最大值hij；
(5)根据三角分布抽样公式，采用蒙特卡洛模拟多次产生服从三角分布函数的aij随机值，组合成n个判断矩阵，所述三角分布函数参见图1；
(6)由抽样公式计算判断矩阵的最大特征根和对应的特征向量，直至随机抽样获得的判断矩阵能够通过层次分析法的一致性检验；
(7)重复步骤(5)和(6)两个步骤进行模拟1000次，获得评价体系各指标的排序结果，记录排序位置的次数Tk(m)，m＝1,2,…,n,Tk(m)表示第k个指标排在第m的次数，该次数是计算指标因子最终排名的依据。假设第t次模拟第k个指标排在第m，则这次循环Tk(m)累加1，具体结果见下表9：
表9评价体系各指标的计算矩阵
| 排名 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
| E1 | 0 | 5 | 31 | 242 | 192 | 192 | 186 | 85 | 27 | 30 | 8 | 2 |
| E2 | 0 | 12 | 31 | 224 | 217 | 205 | 184 | 74 | 40 | 11 | 2 | 0 |
| E3 | 998 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| E4 | 2 | 539 | 322 | 87 | 33 | 13 | 3 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| E5 | 0 | 20 | 60 | 106 | 178 | 283 | 232 | 84 | 29 | 7 | 1 | 0 |
| E6 | 0 | 407 | 522 | 57 | 13 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| E7 | 0 | 0 | 0 | 8 | 14 | 47 | 141 | 331 | 232 | 150 | 51 | 26 |
| E8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 | 25 | 61 | 155 | 282 | 297 | 164 | 9 |
| E9 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 5 | 8 | 24 | 99 | 864 |
| E10 | 0 | 15 | 34 | 275 | 342 | 211 | 112 | 10 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| E11 | 0 | 0 | 0 | 1 | 4 | 22 | 71 | 233 | 290 | 274 | 101 | 4 |
| E12 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 10 | 22 | 91 | 207 | 574 | 95 |
(8)根据Tk(m)，给出积分办法，计算所有指标n次模拟的积分，即采用公式具体计算排名结果见下表10：
表10评价体系各指标的排序结果
(9)根据步骤(8)得到的排序结果，由蒙特卡洛方法采用步骤(5)的三角分布函数，随机产生判断矩阵，直至计算该判断矩阵的权重排序与步骤(8)得到的排序结果一致，得到该评价指标体系的最终权重见下表11：
表11评价体系各指标的权重
根据上述说明书的揭示和教导，本发明所属领域的技术人员还可以对上述实施方式进行变更和修改。因此，本发明并不局限于上面揭示和描述的具体实施方式，对发明的一些修改和变更也应当落入本发明的权利要求的保护范围内。此外，尽管本说明书中使用了一些特定的术语，但这些术语只是为了方便说明，并不对发明构成任何限制。
Claims (7)
1.一种社区低碳水平的评价方法，所述评价方法包括构建指标体系，所述指标体系包括目标层、准则层和指标层，各评价指标赋以相应的权重，其特征在于：所述评价方法包括以下步骤：
(1)基于SMART原则制定衡量社区低碳化指标的筛选原则，将社区分为城市新建社区、城市既有社区和农村社区三种类型；
(2)从减碳绩效B1、低碳规划B2、能源消费B3、低碳交通B4、环境资源B5和低碳管理与生活B6六个方面确定指标体系的准则层，各准则层包括若干个评价指标；
(3)采用层次分析法，制定权重判断矩阵并由专家进行两两比较评分，获得不同指标层对应评价指标两两之间的评分表；
(4)将判断矩阵中的变量视为随机变量，采用三角分布函数表征，利用蒙特卡洛方法进行多次模拟，保证获得矩阵均能通过层次分析法的一致性检验，计算指标的重要性排序；
(5)采用步骤(4)同样的三角分布函数，利用蒙特卡洛方法随机产生符合一致性的判断矩阵，多次模拟直至所得矩阵指标重要性排序与步骤(4)得到的指标重要性排序一致，取最终矩阵的特征向量作为低碳社区评价指标的权重；
(6)收集和/或计算各指标层的具体数值，并利用步骤(5)中得到的指标权重，计算得到社区低碳水平的综合得分。
2.一种根据权利要求1所述的评价方法，其特征在于：所述准则层中的减碳绩效B1包括社区二氧化碳排放下降率E1和人均碳排放水平E2两个指标，低碳规划B2包括低碳发展规划E3一个指标，能源消费B3包括可再生能源占比E4和节电器具普及率E5两个指标，交通出行B4包括公交通达E6一个指标，环境资源B5包括固废回收利用E7、秸秆综合利用率E8和水资源节约利用E9三个指标，低碳管理与生活B6包括低碳宣传教育E10、碳排放管理工作开展E11和低碳示范单位创建E12三个指标。
3.一种根据权利要求2所述的评价方法，其特征在于：所述社区二氧化碳排放下降率E1是指社区评价期内社区二氧化碳排放量与基准期内二氧化碳排放量的相对下降率，所述二氧化碳排放量的测算过程包括收集各种碳排放活动数据，然后将各种碳排放活动数据分别乘以相应的碳排放因子，然后求和即得所述二氧化碳排放量。
4.一种根据权利要求3所述的评价方法，其特征在于：所述碳排放活动至少包括电力消耗量、燃气消耗量和垃圾产生量；其中，电力消耗量通过社区居民各户电表计量统计汇总或者通过社区所辖供电局计费系统统计汇总得到；燃气消耗量通过社区居民各燃气表计量汇总获取或者通过燃气公司获取社区居民燃气消耗量汇总得到；垃圾产生量可通过社区所辖环卫站统计垃圾收集量得到。
5.一种根据权利要求2所述的评价方法，其特征在于：所述可再生能源占比E4是可再生能源提供的能耗与社区总能耗之比，所述可再生能源至少包括太阳能、风能和水能，所述可再生能源的能耗通过相应的计量仪表统计得到，所述社区总能耗采用对应的计量仪表获取社区各种能源消耗量并进行折算得到。
6.一种根据权利要求2所述的评价方法，其特征在于：所述固废回收利用E7是指社区产生的固废物品中进行回收利用的量占总消耗量之比，其中固废物品回收量使用计量工具进行统计。
7.一种根据权利要求1-6任一项所述的评价方法，其特征在于：所述评价指标的权重的确定过程包括以下步骤：
(1)针对评价指标体系的目标层、准则层和指标层的树状层次结构模型，采用比例标度aij表示准则层或者指标层两个指标ui和uj对上级的影响程度之比，构造判断矩阵；
(2)利用层次分析法计算判断矩阵的特征向量W＝(w1，w2，…，wn)T，并进行归一化处理即得到相对重要度：其中wi＝wi/S，这里
(3)计算判断矩阵的最大特征根这里[AW]i表示向量AW的第i个分量；
(4)利用指标检验判断矩阵是否满足一致性要求，其中，R.I.为层次分析法模拟的随机性指标；当CR<0.1就认为判断矩阵具有一致性，据此而计算的值是可以接受的；若CR≥0.1，则认为判断矩阵不符合一致性要求；
(5)汇总所有专家的打分判断矩阵，获取各矩阵{aij (k),k＝1,2,…,n}的三点估算值，即最小值lij、平均值mij和最大值hij，即
(6)构建aij的三角分布函数；
(7)制定三角分布的抽样公式t表示第t次蒙特卡洛模拟抽样，ri为在[0，1]区间内服从均匀分布的伪随机数；
(8)采用蒙特卡洛模拟多次产生服从三角分布函数的aij随机值，组合成n个判断矩阵；
(9)由上述抽样公式计算判断矩阵的最大特征根和对应的特征向量，直至随机抽样获得的判断矩阵能够通过步骤(4)的一致性检验为止；
(10)重复(5)和(6)两个步骤进行模拟，记录模拟次数n，获得评价体系各指标的排序结果，记录排序位置的次数Tk(m)，m＝1,2,…,n,Tk(m)表示第k个指标排在第m的次数，该次数是计算指标因子最终排名的依据；假设第t次模拟第k个指标排在第m，则这次循环Tk(m)累加1；
(11)根据Tk(m)，给出积分办法，计算所有指标n次模拟的积分；假设评价体系指标层的指标个数为N，则定积分第一名N分，第二名为N-1分，依次递减，则n次模拟后第k个指标的积分为：
(12)根据Sk的值从大到小得到指标因子的最终排序；
(13)根据步骤(10)得到的排序结果，由蒙特卡洛方法根据步骤(6)的三角分布函数，随机产生判断矩阵，并计算该判断矩阵的权重排序Sk’；
当Sk和Sk’排序一致时，取步骤(10)所得矩阵的权重作为评价体系的最终权重。
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-
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