AHP分析是首先对数据进行系统地收集、组织和转换，确定目标变量，并依据目标变量的重要性进行初步评估。然后采用相关性分析，找出与目标变量相关的所有可能因素，最后选择几个最重要的因素组成不同的层级结构，并对这些层理解析结果进行聚类和排序。在每个层次中，选取一个主因子并进行多维度处理。
AHP首先建立一个层次结构模型，根据决策的目标、因素之间的关系，将决策对象划分成各个层次，这一步骤通常涉及识别最高层、中间层和最低层，并绘制层次结构图。
使用结构判断矩阵来确定各个因素之间的权重，这种矩阵可以是二元矩阵，也可以是非二元矩阵，它可以根据经验或者科学知识来确定各个因素的重要性。
在这一过程中，需要进行层次单排序和层次总排序，层次单排序是对上一层某一因素的重要性的排序，而层次总排序则是确定各个层次所有因素对总目标的相对重要性的排序权值过程。
在定性方面，AHP可以用来确定主观判断因素的重要性，而在定量方面，它可以用来比较各种可能的选择，以确定最佳方案。
AHP在军事领域得到了广泛应用，特别是在如何根据每个工业部门对国家福利的贡献来进行电力分配的问题中，在这个案例中，AHP通过层次分析法，帮助研究人员从多个角度对这个问题进行了深入的研究和探讨。
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