साती की विधि प्रणाली विश्लेषण का एक विशेष तरीका है। साथ ही, इस पद्धति का उद्देश्य निर्णय लेने में मदद करना है। थॉमस सती द्वारा पदानुक्रमों के विश्लेषण की विधि फोरेंसिक विज्ञान में विशेष रूप से पश्चिम, व्यापार, लोक प्रशासन में अत्यंत लोकप्रिय है। इसे अक्सर माई के रूप में भी जाना जाता है।
आवेदन
जबकि इसका उपयोग सरल समाधानों पर काम करने वाले लोगों द्वारा किया जा सकता है, विश्लेषणात्मक पदानुक्रम प्रक्रिया सबसे अधिक उपयोगी होती है जब लोगों के समूह जटिल समस्याओं पर काम कर रहे होते हैं, विशेष रूप से वे जो मानवीय धारणा और निर्णय से जुड़े उच्च दांव वाले होते हैं। इस मामले में, निर्णयों के दीर्घकालिक परिणाम होते हैं। जब किसी समाधान के महत्वपूर्ण तत्वों को मापना या तुलना करना मुश्किल होता है, तो Saaty पद्धति के अनूठे फायदे हैं। या जब टीम के सदस्यों के बीच संचार उनकी विभिन्न विशेषज्ञताओं, शब्दावली या दृष्टिकोण से बाधित होता है।
साती पद्धति का उपयोग कभी-कभी विशिष्ट स्थितियों के लिए बहुत विशिष्ट प्रक्रियाओं के विकास में किया जाता है, जैसे कि भवनों का मूल्यांकनऐतिहासिक महत्व। इसे हाल ही में एक ऐसे प्रोजेक्ट पर लागू किया गया है जो वर्जीनिया में राजमार्ग की स्थिति का आकलन करने के लिए वीडियो टेप का उपयोग करता है। सड़क इंजीनियरों ने पहले इसका इस्तेमाल किसी परियोजना के लिए इष्टतम गुंजाइश निर्धारित करने के लिए किया और फिर विधायकों को अपने बजट का औचित्य साबित करने के लिए इस्तेमाल किया।
हालांकि विश्लेषणात्मक पदानुक्रम प्रक्रिया के उपयोग के लिए विशेष शैक्षणिक प्रशिक्षण की आवश्यकता नहीं होती है, लेकिन इंजीनियरिंग स्कूलों और व्यवसाय के स्नातक स्कूलों सहित कई उच्च शिक्षा संस्थानों में इसे एक महत्वपूर्ण विषय माना जाता है। यह एक विशेष रूप से महत्वपूर्ण गुणवत्ता वाला विषय है और सिक्स सिग्मा, लीन सिक्स सिग्मा और क्यूएफडी सहित कई विशिष्ट पाठ्यक्रमों में पढ़ाया जाता है।
मूल्य
साती पद्धति का मूल्य दुनिया भर के विकसित और विकासशील देशों में पहचाना जाता है। उदाहरण के लिए, चीन - लगभग सौ चीनी विश्वविद्यालय एएचपी में पाठ्यक्रम प्रदान करते हैं। और कई डॉक्टरेट छात्र एएचपी को अपने शोध और शोध प्रबंध के विषय के रूप में चुनते हैं। इस विषय पर चीन में 900 से अधिक लेख प्रकाशित हुए हैं, और कम से कम एक चीनी वैज्ञानिक पत्रिका है जो विशेष रूप से Saaty श्रेणीबद्ध विश्लेषण पद्धति के लिए समर्पित है।
अंतर्राष्ट्रीय स्थिति
विश्लेषणात्मक पदानुक्रम प्रक्रिया (आईएसएएचपी) पर अंतर्राष्ट्रीय संगोष्ठी क्षेत्र में रुचि रखने वाले विद्वानों और चिकित्सकों के लिए द्विवार्षिक रूप से आयोजित की जाती है। विषय अलग हैं। 2005 में, वे "सर्जिकल विशेषज्ञों के लिए वेतन मानक निर्धारित करना" से लेकर "रणनीतिक प्रौद्योगिकी योजना", "तबाह देशों में बुनियादी ढांचे का पुनर्निर्माण" तक थे।
2007 की बैठक मेंValparaiso, चिली, संयुक्त राज्य अमेरिका, जर्मनी, जापान, चिली, मलेशिया और नेपाल सहित 19 देशों से 90 से अधिक पत्र प्रस्तुत किए गए थे। 2009 के पिट्सबर्ग, पेनसिल्वेनिया में हुए संगोष्ठी में समान संख्या में पत्र प्रस्तुत किए गए, जिसमें 28 देशों ने भाग लिया। विषयों में लातविया में आर्थिक स्थिरीकरण, बैंकिंग क्षेत्र में पोर्टफोलियो चयन, ग्लोबल वार्मिंग को कम करने के लिए जंगल की आग प्रबंधन, और नेपाल में ग्रामीण सूक्ष्म परियोजनाएं शामिल हैं।
सिमुलेशन
पदानुक्रम विश्लेषण प्रक्रिया में पहला कदम समस्या को एक पदानुक्रम के रूप में मॉडल करना है। ऐसा करने में, प्रतिभागी सामान्य से विस्तृत तक विभिन्न स्तरों पर समस्या के पहलुओं का पता लगाते हैं, और फिर इसे बहु-स्तरीय तरीके से व्यक्त करते हैं, जैसा कि निर्णय लेने (पदानुक्रम का विश्लेषण) साती पद्धति द्वारा आवश्यक है। एक पदानुक्रम बनाने के लिए काम करके, वे समस्या की अपनी समझ, उसके संदर्भ और दोनों के बारे में एक-दूसरे के विचारों और भावनाओं का विस्तार करते हैं।
संरचना
किसी भी एएचपी पदानुक्रम की संरचना न केवल संबोधित की जा रही समस्या की प्रकृति पर निर्भर करेगी, बल्कि ज्ञान, निर्णय, मूल्यों, राय, जरूरतों, इच्छाओं आदि पर भी निर्भर करेगी। पदानुक्रम के निर्माण में आमतौर पर काफी चर्चा, अनुसंधान शामिल होता है, और शामिल पक्षों से खोज। प्रारंभिक निर्माण के बाद भी, इसे नए मानदंडों या मानदंडों को पूरा करने के लिए संशोधित किया जा सकता है जिन्हें मूल रूप से महत्वपूर्ण नहीं माना जाता था; विकल्प भी जोड़े, निकाले या बदले जा सकते हैं।
एक नेता चुनें
साती पद्धति के उदाहरणों पर आगे बढ़ने का समय आ गया है। आइए "एक नेता चुनें" एप्लिकेशन के उदाहरण पर एक नज़र डालें। निर्णय लेने वालों के लिए एक महत्वपूर्ण कार्य यह निर्धारित करना है कि नेता चुनते समय प्रत्येक मानदंड को कितना महत्व दिया जाना है। इस आवेदन का एक अन्य महत्वपूर्ण कार्य प्रत्येक मानदंड को ध्यान में रखते हुए उम्मीदवारों को दिए जाने वाले वजन का निर्धारण करना है। टी. साती की पदानुक्रमों का विश्लेषण करने की पद्धति न केवल उन्हें ऐसा करने की अनुमति देती है, बल्कि चार मानदंडों में से प्रत्येक के लिए एक सार्थक और उद्देश्यपूर्ण संख्यात्मक मान निर्दिष्ट करना संभव बनाती है। यह उदाहरण तकनीक के सार को अच्छी तरह से दिखाता है। इसके अलावा, "एक नेता चुनें" एप्लिकेशन को पढ़ते समय Saaty पद्धति का उद्देश्य भी स्पष्ट हो जाता है।
पदोन्नति प्रक्रिया
अभी तक हमने केवल डिफ़ॉल्ट प्राथमिकताओं पर विचार किया है। जैसे-जैसे विश्लेषणात्मक पदानुक्रम प्रक्रिया आगे बढ़ती है, प्राथमिकताएं अपने डिफ़ॉल्ट मानों से बदल जाएंगी क्योंकि निर्णय लेने वाले विभिन्न नोड्स के महत्व के बारे में जानकारी दर्ज करते हैं। वे जोड़ीवार तुलनाओं की एक श्रृंखला के माध्यम से ऐसा करते हैं।
एएचपी संचालन अनुसंधान और प्रबंधन में अधिकांश पाठ्यपुस्तकों में शामिल है और कई विश्वविद्यालयों में पढ़ाया जाता है; यह उन संगठनों में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है जिन्होंने इसकी सैद्धांतिक नींव का सावधानीपूर्वक अध्ययन किया है। जबकि आम सहमति यह है कि यह तकनीकी रूप से मजबूत और व्यावहारिक है, इस पद्धति की अपनी आलोचनाएं हैं। 1990 के दशक की शुरुआत में, साती की पद्धति समस्याओं के आलोचकों और समर्थकों के बीच चर्चाओं की एक श्रृंखला प्रकाशित हुई थीजर्नल ऑफ़ मैनेजमेंट साइंस, 38, 39, 40, और जर्नल ऑफ़ द सोसाइटी फॉर ऑपरेशंस रिसर्च।
दो स्कूल
रैंक बदलने के बारे में विचार के दो स्कूल हैं। एक कहता है कि नए विकल्प जो किसी भी अतिरिक्त विशेषताओं का परिचय नहीं देते हैं, उन्हें किसी भी परिस्थिति में रैंक परिवर्तन का कारण नहीं बनना चाहिए। एक अन्य का मानना है कि कुछ स्थितियों में रैंक में बदलाव की उम्मीद करना उचित है। साती के निर्णय लेने के मूल सूत्रीकरण ने रैंक में बदलाव की अनुमति दी। 1993 में, फोरमैन ने एएचपी संश्लेषण का एक दूसरा तरीका पेश किया, जिसे पसंद की स्थितियों को हल करने के लिए आदर्श मोड कहा जाता है जिसमें "अप्रासंगिक" विकल्प को जोड़ने या हटाने से मौजूदा विकल्पों के रैंक में बदलाव नहीं होना चाहिए। एएचपी का वर्तमान संस्करण इन दोनों स्कूलों को समायोजित कर सकता है: इसका आदर्श मोड रैंक को सुरक्षित रखता है, जबकि इसका वितरण मोड रैंक को बदलने की अनुमति देता है। समस्या के अनुसार किसी भी मोड का चयन किया जाता है।
रैंक रिवर्सल और साती समाधान पर 2001 में ऑपरेशन रिसर्च में एक लेख में विस्तार से चर्चा की गई है। और "रैंक को सहेजना और बदलना" नामक अध्याय में भी पाया जा सकता है। और यह सब साती की युग्मित तुलना की विधि पर मुख्य पुस्तक में है। उत्तरार्द्ध एक विकल्प की प्रतियों को जोड़ने के कारण, अकर्मक निर्णय नियमों के कारण, प्रेत और प्रलोभन विकल्पों को जोड़ने के कारण, और उपयोगिता कार्यों में स्विचिंग घटना के कारण रैंक परिवर्तन के प्रकाशित उदाहरण प्रस्तुत करता है। यह Saati के समाधान के वितरण और आदर्श तरीकों पर भी चर्चा करता है।
तुलना मैट्रिक्स
तुलना मैट्रिक्स में, आप निर्णय को कम बदल सकते हैंअनुकूल राय, और फिर जाँच करें कि क्या नई प्राथमिकता का संकेत मूल प्राथमिकता से कम अनुकूल हो जाता है। टूर्नामेंट मैट्रिसेस के संदर्भ में, ऑस्कर पेरोन ने साबित किया कि प्रिंसिपल राइट आइजेनवेक्टर विधि मोनोटोनिक नहीं है। यह व्यवहार व्युत्क्रम nxn मेट्रिसेस के लिए भी प्रदर्शित किया जा सकता है, जहाँ n>3. वैकल्पिक तरीकों पर अन्यत्र चर्चा की गई है।
थॉमस साती कौन थे?
थॉमस एल. साती (18 जुलाई, 1926 - 14 अगस्त, 2017) पिट्सबर्ग विश्वविद्यालय में विशिष्ट प्रोफेसर थे, जहां उन्होंने ग्रेजुएट स्कूल ऑफ बिजनेस में पढ़ाया। जोसेफ एम. काट्ज़। वह विश्लेषणात्मक पदानुक्रम प्रक्रिया (एएचपी) के आविष्कारक, वास्तुकार और प्रमुख सिद्धांतकार थे, जो बड़े पैमाने पर, बहु-पक्षीय, बहु-उद्देश्य निर्णय विश्लेषण और विश्लेषणात्मक नेटवर्क प्रक्रिया (एएनपी) के लिए उपयोग किए जाने वाले निर्णय ढांचे के लिए उपयोग किए जाने वाले एक निर्णय ढांचे थे। निर्भरता और प्रतिक्रिया निर्णय। बाद में उन्होंने तंत्रिका फायरिंग और संश्लेषण के लिए एएनपी से न्यूरल नेटवर्क प्रोसेस (एनएनपी) के गणित को सामान्यीकृत किया, लेकिन उनमें से किसी को भी उतनी लोकप्रियता नहीं मिली, जितनी कि साती की विधि, जिसके उदाहरणों पर ऊपर चर्चा की गई थी।
कैंसर से एक साल की लंबी लड़ाई के बाद 14 अगस्त, 2017 को उनका निधन हो गया।
पिट्सबर्ग विश्वविद्यालय में शामिल होने से पहले, साती पेन्सिलवेनिया विश्वविद्यालय के व्हार्टन स्कूल में सांख्यिकी और संचालन अनुसंधान के प्रोफेसर थे (1969-1979)। इससे पहले, उन्होंने अमेरिकी सरकारी एजेंसियों और सार्वजनिक रूप से वित्त पोषित अनुसंधान कंपनियों के लिए काम करते हुए पंद्रह साल बिताए।
समस्याएं
आज संगठनों के सामने सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक है रणनीतिक संरेखण बनाए रखने के लिए सबसे उपयुक्त और सुसंगत विकल्पों का चयन करने की उनकी क्षमता। किसी भी स्थिति में, सही निर्णय लेना शायद विज्ञान और प्रौद्योगिकी के लिए सबसे कठिन कार्यों में से एक है (ट्रायंटाफिलो, 2002)।
जब हम वर्तमान परिवेश की निरंतर बदलती गतिशीलता पर विचार करते हैं जैसा कि हमने पहले कभी नहीं देखा, तो संगठन के अस्तित्व के लिए भी पर्याप्त और सुसंगत लक्ष्यों के आधार पर सही चुनाव करना महत्वपूर्ण है।
अनिवार्य रूप से, एक पोर्टफोलियो में परियोजनाओं को प्राथमिकता देना प्रत्येक परियोजना के लाभ-लागत अनुपात के आधार पर एक ऑर्डरिंग योजना से ज्यादा कुछ नहीं है। लागत की तुलना में अधिक लाभ वाली परियोजनाओं को प्राथमिकता दी जाएगी। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि लाभ-से-लागत अनुपात का मतलब विशिष्ट वित्तीय मानदंडों का उपयोग नहीं है, जैसे कि प्रसिद्ध लागत-लाभ अनुपात, बल्कि इसके बजाय परियोजना लाभ और संबद्ध प्रयासों की एक व्यापक अवधारणा है।
चूंकि संगठन एक जटिल और अस्थिर "साथी" से संबंधित हैं, अक्सर अराजक भी, उपरोक्त परिभाषा के साथ समस्या किसी विशेष संगठन के लिए लागत और लाभ निर्धारित करने में है।
परियोजना मानक
पोर्टफोलियो प्रबंधन के लिए परियोजना प्रबंधन संस्थान मानक (पीएमआई, 2008) कहता है कि परियोजना पोर्टफोलियो का दायरा रणनीतिक पर आधारित होना चाहिएसंगठन के लक्ष्य। इन लक्ष्यों को व्यावसायिक परिदृश्य के साथ जोड़ा जाना चाहिए, जो बदले में प्रत्येक संगठन के लिए भिन्न हो सकते हैं। इसलिए, कोई भी आदर्श मॉडल नहीं है जो उन मानदंडों के अनुरूप हो जो किसी भी प्रकार का संगठन अपनी परियोजनाओं को प्राथमिकता देने और चुनने के लिए उपयोग करेगा। किसी संगठन द्वारा उपयोग किए जाने वाले मानदंड निर्णय निर्माताओं के मूल्यों और प्राथमिकताओं पर आधारित होने चाहिए।
यद्यपि परियोजनाओं को प्राथमिकता देने और इष्टतम लाभ/लागत अनुपात का सही मूल्य निर्धारित करने के लिए मानदंडों या विशिष्ट लक्ष्यों के एक सेट का उपयोग किया जा सकता है। समूह का मुख्य मानदंड वित्तीय है। यह सीधे लागत, प्रदर्शन और लाभ से संबंधित है।
उदाहरण के लिए, निवेश पर लाभ (आरओआई) एक परियोजना से लाभ का प्रतिशत है। यह आपको विभिन्न निवेशों और मुनाफे के साथ परियोजनाओं के वित्तीय रिटर्न की तुलना करने की अनुमति देता है।
परिवर्तन
साती की विश्लेषण पद्धति तुलनाओं को परिवर्तित करती है, जो अक्सर अनुभवजन्य होती हैं, संख्यात्मक मानों में, जो तब संसाधित और तुलना की जाती हैं। प्रत्येक कारक का भार आपको एक निश्चित पदानुक्रम के भीतर प्रत्येक तत्व का मूल्यांकन करने की अनुमति देता है। अनुभवजन्य डेटा को गणितीय मॉडल में बदलने की यह क्षमता अन्य तुलना विधियों की तुलना में AHP पद्धति का मुख्य विशिष्ट योगदान है।
सभी तुलना करने और मूल्यांकन किए जाने वाले प्रत्येक मानदंड के बीच सापेक्ष भार निर्धारित करने के बाद, प्रत्येक विकल्प की संख्यात्मक संभावना की गणना की जाती है। यह प्रायिकता प्रायिकता निर्धारित करती हैकि विकल्प अपेक्षित उद्देश्य को पूरा करे। संभावना जितनी अधिक होगी, पोर्टफोलियो के अंतिम लक्ष्य तक पहुंचने की संभावना उतनी ही अधिक होगी।
एएचपी प्रक्रिया में शामिल गणितीय गणना पहली नज़र में सरल लग सकती है, लेकिन अधिक जटिल मामलों के साथ काम करने पर, विश्लेषण और गणना अधिक गहरी और अधिक व्यापक हो जाती है।
एएचपी का उपयोग करते हुए दो मदों की तुलना विभिन्न तरीकों से की जा सकती है (ट्रायंटाफिलौ एंड मान, 1995)। हालांकि, साती (एसएएटीवाई, 2005) द्वारा प्रस्तावित दो विकल्पों के बीच सापेक्ष महत्व का पैमाना सबसे व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। 1 से 9 तक के मान निर्दिष्ट करके, पैमाना किसी अन्य विकल्प की तुलना में किसी विकल्प के सापेक्ष महत्व को निर्धारित करता है।
विषम संख्याओं का उपयोग हमेशा माप बिंदुओं के बीच उचित अंतर निर्धारित करने के लिए किया जाता है। सम संख्याओं का उपयोग केवल तभी स्वीकार किया जाना चाहिए जब मूल्यांकनकर्ताओं के बीच बातचीत की आवश्यकता हो। जब एक प्राकृतिक सहमति तक नहीं पहुंचा जा सकता है, तो मध्य बिंदु को एक सहमत समाधान (समझौता) के रूप में परिभाषित करना आवश्यक हो जाता है (साती, 1980)।
परियोजनाओं को प्राथमिकता देने के लिए AHP की गणना के उदाहरण के रूप में कार्य करने के लिए, ACME संगठन के लिए एक काल्पनिक निर्णय लेने वाला मॉडल चुना गया था। जैसे-जैसे उदाहरण आगे बढ़ेगा, एएचपी की अवधारणाओं, शर्तों और दृष्टिकोणों पर चर्चा और विश्लेषण किया जाएगा।
एएचपी मॉडल के निर्माण में पहला कदम उपयोग किए जाने वाले मानदंड को परिभाषित करना है। जैसा कि पहले ही उल्लेख किया गया है, प्रत्येक संगठन अपना स्वयं का विकास और संरचना करता हैमानदंड का अपना सेट, जो बदले में, संगठन के रणनीतिक लक्ष्यों के अनुरूप होना चाहिए।
हमारे काल्पनिक एसीएमई संगठन के लिए, हम मान लेंगे कि अनुसंधान के साथ-साथ वित्त पोषण, योजना रणनीति और परियोजना प्रबंधन मानदंड के क्षेत्रों का उपयोग किया गया है। 12 मानदंडों के निम्नलिखित सेट को अपनाया गया और 4 श्रेणियों में बांटा गया।
एक बार पदानुक्रम स्थापित हो जाने के बाद, वैश्विक लक्ष्य के लिए उनके और उनके सापेक्ष वजन के बीच सापेक्ष महत्व को निर्धारित करने के लिए मानदंडों का मूल्यांकन जोड़े में किया जाना चाहिए।
मूल्यांकन प्रारंभिक मानदंड समूहों के सापेक्ष वजन के निर्धारण के साथ शुरू होता है।
योगदान
संगठनात्मक लक्ष्य के लिए प्रत्येक मानदंड का योगदान प्राथमिकता वाले वेक्टर (या eigenvector) का उपयोग करके की गई गणनाओं द्वारा निर्धारित किया जाता है। eigenvector प्रत्येक मानदंड के बीच सापेक्ष वजन दिखाता है; यह सभी मानदंडों के लिए गणितीय औसत की गणना करके अनुमानित तरीके से प्राप्त किया जाता है। हम देख सकते हैं कि एक वेक्टर से सभी मानों का योग हमेशा एक के बराबर होता है। eigenvector की सटीक गणना केवल विशिष्ट मामलों में निर्धारित की जाती है। इस सन्निकटन का उपयोग ज्यादातर मामलों में गणना प्रक्रिया को सरल बनाने के लिए किया जाता है, क्योंकि सटीक मूल्य और अनुमानित मूल्य के बीच का अंतर 10% से कम है (कोस्टलान, 1991)।
आप देख सकते हैं कि अनुमानित और सटीक मान एक दूसरे के बहुत करीब हैं, इसलिए सटीक वेक्टर की गणना के लिए गणितीय प्रयास की आवश्यकता होती है (कोस्टलान, 1991)।
eigenvector में पाए जाने वाले मान प्रत्यक्ष होते हैंएएचपी में भौतिक मूल्य - वे लक्ष्य के समग्र परिणाम के संबंध में इस मानदंड की भागीदारी या वजन निर्धारित करते हैं। उदाहरण के लिए, हमारे एसीएमई संगठन में, समग्र लक्ष्य के सापेक्ष रणनीतिक मानदंड का वजन 46.04% (सटीक ईजेनवेक्टर गणना) है। इस कारक पर एक सकारात्मक स्कोर हितधारक प्रतिबद्धता (वजन 6.84%) पर सकारात्मक स्कोर से लगभग 7 गुना अधिक है।
अगला कदम डेटा में किसी भी तरह की विसंगतियों को देखना है। लक्ष्य यह निर्धारित करने के लिए पर्याप्त जानकारी एकत्र करना है कि क्या निर्णय लेने वाले अपनी पसंद के अनुरूप थे (टेक्नोमो, 2006)। उदाहरण के लिए, यदि निर्णय निर्माताओं का तर्क है कि वित्तीय मानदंड की तुलना में रणनीतिक मानदंड अधिक महत्वपूर्ण हैं और वित्तीय मानदंड हितधारक प्रतिबद्धता मानदंड से अधिक महत्वपूर्ण हैं, तो यह तर्क देना असंगत होगा कि हितधारक प्रतिबद्धता मानदंड रणनीतिक मानदंडों से अधिक महत्वपूर्ण हैं। (यदि A>B और B>C, यह असंगत होगा यदि A<C)।
एसीएमई संगठन के लिए मानदंड के प्रारंभिक सेट के साथ, पदानुक्रम के दूसरे स्तर के लिए मानदंड के सापेक्ष भार का अनुमान लगाना आवश्यक है। यह प्रक्रिया पदानुक्रम (मानदंड समूह) के पहले स्तर के मूल्यांकन के चरण के समान ही है।
पेड़ की संरचना और प्राथमिकता मानदंड स्थापित करने के बाद, यह निर्धारित करना संभव है कि प्रत्येक उम्मीदवार परियोजना चयनित मानदंडों को कैसे पूरा करती है।
उसी तरह जैसे मानदंड को प्राथमिकता देते समय, उम्मीदवार परियोजनाओं की तुलना जोड़े में की जाती हैप्रत्येक स्थापित मानदंड को ध्यान में रखते हुए।
एएचपी ने कई शोधकर्ताओं की रुचि को आकर्षित किया है, मुख्य रूप से विधि की गणितीय प्रकृति और तथ्य यह है कि डेटा प्रविष्टि काफी सरल है (ट्रायंटाफिलौ एंड मान, 1995)। इसकी सरलता विशिष्ट मानदंडों के अनुसार विकल्पों की जोड़ीदार तुलना द्वारा विशेषता है (वर्गास, 1990)।
पोर्टफोलियो परियोजनाओं का चयन करने के लिए इसका उपयोग निर्णय निर्माताओं को एक विशिष्ट और गणितीय निर्णय समर्थन उपकरण की अनुमति देता है। यह उपकरण न केवल निर्णयों का समर्थन करता है और उन्हें योग्य बनाता है, बल्कि निर्णय निर्माताओं को अपने विकल्पों को सही ठहराने के साथ-साथ संभावित परिणामों को मॉडल करने की भी अनुमति देता है।
Saaty निर्णय/पदानुक्रम विश्लेषण पद्धति का उपयोग करने में विशेष रूप से गणितीय गणना करने के लिए डिज़ाइन किए गए सॉफ़्टवेयर एप्लिकेशन का उपयोग करना भी शामिल है।
एक अन्य महत्वपूर्ण पहलू निर्णय निर्माताओं द्वारा किए गए आकलन की गुणवत्ता है। किसी निर्णय के यथासंभव पर्याप्त होने के लिए, यह संगठनात्मक परिणामों के अनुरूप और संगत होना चाहिए।
अंत में, इस बात पर जोर देना महत्वपूर्ण है कि निर्णय लेने में किसी विशेष पद्धति के उपयोग की तुलना में संदर्भ की व्यापक और अधिक जटिल समझ शामिल है। उनका सुझाव है कि पोर्टफोलियो निर्णय बातचीत का उत्पाद हैं जिसमें साती की पदानुक्रम पद्धति जैसे तरीके समर्थन और मार्गदर्शन प्रदर्शन करते हैं, लेकिन उन्हें सार्वभौमिक मानदंड के रूप में उपयोग नहीं किया जा सकता है और न ही किया जाना चाहिए।
