模糊层次分析法的python代码

时间: 2023-09-08 17:04:42 浏览: 215
### 回答1: 我可以为你提供以下Python代码来实现模糊层次分析法:# 载入库 import numpy as np# 设置参数 x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])# 进行模糊层次分析 def fuzzy_hierarchical_analysis(x, alpha=0.5): """ 模糊层次分析法 :param x: 矩阵 :param alpha: 权重参数 :return: 权重矩阵 """ n_row, n_col = x.shape # 初始化权重 w = np.ones((n_row, n_col)) # 计算权重 for i in range(n_row): for j in range(n_col): w[i,j] = w[i,j] * (x[i,j]**alpha) # 返回权重 return w ### 回答2: 模糊层次分析法(Fuzzy Analytic Hierarchy Process)是一种用于多准则决策的决策分析方法。它能够处理主观的、模糊的和不确定的数据,并基于这些数据进行决策。 以下是一个使用Python实现模糊层次分析法的代码示例: ```python import numpy as np import math # 定义模糊层次分析法类 class FuzzyAHP: def __init__(self, criteria, alternatives): self.criteria = criteria self.alternatives = alternatives self.c_matrix = np.zeros((len(criteria), len(criteria))) self.a_matrices = [] self.weights = [] # 生成模糊矩阵 def generate_fuzzy_matrix(self, n): matrix = np.zeros((n, n)) for i in range(n): for j in range(i, n): if i == j: matrix[i][j] = 1 else: value = float(input(f"请输入第{i+1}个准则和第{j+1}个准则的相对重要性(0-9之间):")) matrix[i][j] = value matrix[j][i] = 1/value return matrix # 对模糊矩阵归一化 def normalize_matrix(self, matrix): normalized_matrix = np.zeros(matrix.shape) for i in range(matrix.shape[0]): s = np.sum(matrix[i]) for j in range(matrix.shape[1]): normalized_matrix[i][j] = matrix[i][j] / s return normalized_matrix # 计算准则权重 def calculate_weights(self): criteria_matrix = self.generate_fuzzy_matrix(len(self.criteria)) self.c_matrix = self.normalize_matrix(criteria_matrix) for i in range(len(self.alternatives)): alternative_matrix = self.generate_fuzzy_matrix(len(self.criteria)) self.a_matrices.append(self.normalize_matrix(alternative_matrix)) self.weights = np.zeros((len(self.alternatives), len(self.criteria))) for i in range(len(self.criteria)): for j in range(len(self.alternatives)): for k in range(len(self.criteria)): self.weights[j][i] += self.a_matrices[j][k][i] * self.c_matrix[i][k] self.weights = self.normalize_matrix(self.weights) # 打印准则权重和备选方案的权重 def print_weights(self): print("准则权重:") for i in range(len(self.criteria)): print(f"{self.criteria[i]}: {self.weights[i]}") print("\n备选方案的权重:") for i in range(len(self.alternatives)): print(f"{self.alternatives[i]}: {self.weights[:, i]}") # 测试代码 criteria = ["价格", "品质", "功能"] alternatives = ["产品A", "产品B", "产品C", "产品D"] fuzzy_ahp = FuzzyAHP(criteria, alternatives) fuzzy_ahp.calculate_weights() fuzzy_ahp.print_weights() ``` 这段代码实现了模糊层次分析法的关键步骤,包括生成模糊矩阵、归一化矩阵、计算准则权重和备选方案的权重。用户可以输入相对重要性的评分,然后根据输入的评分计算权重,并打印结果。 ### 回答3: 模糊层次分析法(Fuzzy Analytic Hierarchy Process,FAHP)是一种用于多准则决策的方法,它将模糊逻辑和层次分析法相结合。下面是一个使用Python实现模糊层次分析法的简单示例代码: ```python import numpy as np class FAHP: def __init__(self, criteria, alternatives): self.criteria = criteria self.alternatives = alternatives def normalize_matrix(self, matrix): normalized_matrix = np.zeros(matrix.shape) for i in range(matrix.shape[0]): sum_row = sum(matrix[i]) for j in range(matrix.shape[1]): normalized_matrix[i][j] = matrix[i][j] / sum_row return normalized_matrix def calculate_weights(self, matrix): weights = np.zeros(matrix.shape[0]) for i in range(matrix.shape[0]): for j in range(matrix.shape[1]): weights[i] += matrix[j][i] weights[i] /= matrix.shape[1] return weights def calculate_fuzzy_weights(self, matrix): fuzzy_weights = np.zeros(matrix.shape[1]) for i in range(matrix.shape[1]): fuzzy_weights[i] = max(matrix[:,i]) return fuzzy_weights def calculate_global_weights(self, criteria_weights, alternative_weights): global_weights = np.zeros(len(self.alternatives)) for i in range(len(self.alternatives)): for j in range(len(criteria_weights)): global_weights[i] += criteria_weights[j] * alternative_weights[i][j] return global_weights def fuzzy_analytic_hierarchy_process(self): criteria_matrix = np.array(self.criteria) alternatives_matrix = np.array(self.alternatives) # 归一化准则矩阵 normalized_criteria_matrix = self.normalize_matrix(criteria_matrix) # 计算准则权重 criteria_weights = self.calculate_weights(normalized_criteria_matrix) # 归一化替代方案矩阵 normalized_alternatives_matrix = self.normalize_matrix(alternatives_matrix) # 计算替代方案模糊权重 alternatives_fuzzy_weights = self.calculate_fuzzy_weights(normalized_alternatives_matrix) # 计算全局权重 global_weights = self.calculate_global_weights(criteria_weights, alternatives_fuzzy_weights) return global_weights # 示例用法 criteria = [[1, 3, 5], [1/3, 1, 2], [1/5, 1/2, 1]] alternatives = [[1, 5, 3], [1/5, 1, 1/3], [1/3, 3, 1]] fahp = FAHP(criteria, alternatives) global_weights = fahp.fuzzy_analytic_hierarchy_process() print("Global weights:", global_weights) ``` 这段代码的功能是实现模糊层次分析法,输入包括准则矩阵和替代方案矩阵,输出为每个替代方案的全局权重。首先对准则矩阵和替代方案矩阵进行归一化处理,然后计算准则权重、替代方案模糊权重和全局权重。最后打印出全局权重。

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