ahp层次分析法matlab代码

以下是AHP层次分析法的Matlab代码示例：

% 定义矩阵A
A = [1 3 5; 1/3 1 3; 1/5 1/3 1];

% 计算每列的权重向量
w = A./sum(A);

% 计算每行的权重向量
v = sum(w, 2)./size(A, 1);

% 计算一致性指标的RI值
RI = [0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45];

% 计算一致性比例CR值
lambda_max = max(eig(A));
CI = (lambda_max - size(A, 1))/(size(A, 1) - 1);
CR = CI/RI(size(A, 1));

% 输出结果
disp('矩阵A:');
disp(A);
disp('每列的权重向量:');
disp(w);
disp('每行的权重向量:');
disp(v);
disp('一致性比例CR值:');
disp(CR);

输入矩阵A之后，该代码将计算每列的权重向量和每行的权重向量。然后，它将计算一致性指标的RI值，并使用此值计算一致性比例CR值。最后，该代码将输出结果，包括矩阵A、每列的权重向量、每行的权重向量和一致性比例CR值。

相关问题

ahp层次分析法matlab

AHP（Analytic Hierarchy Process）是一种常用的多准则决策方法，可以用于分析和评估不同因素之间的相对重要性。在MATLAB中，可以使用MathWorks官方提供的AHP工具包进行AHP分析。

该工具包是一个开源的MATLAB工具箱，包含了AHP分析所需的各种函数和工具。你可以通过以下步骤在MATLAB中使用AHP工具包：

1. 下载工具包：你可以在MathWorks官方网站上搜索"AHP Toolbox MATLAB"，找到并下载AHP工具包。

2. 安装工具包：将下载的工具包解压缩到一个合适的位置，并将其添加到MATLAB的搜索路径中。

3. 使用工具包：在MATLAB命令行或脚本中，通过调用AHP工具包提供的函数来执行AHP分析。这些函数包括创建层次结构、设置因素权重、计算一致性指标等。

需要注意的是，AHP分析的具体步骤和参数设置可能因实际情况而异，你可以根据自己的需求进行调整和修改。

希望这个回答能够帮到你！如有更多问题，请继续提问。

AHP层次分析法，matlab代码

AHP（层次分析法）是一种定量分析决策问题的方法，它通过将复杂的问题分解成一系列成对比较的子问题，然后将这些子问题的比较结果综合起来得出最终的决策结果。下面是一个简单的 MATLAB 代码来执行 AHP。

% AHP算法的MATLAB实现

% 定义判断矩阵
A = [1 3 5; 1/3 1 3; 1/5 1/3 1];

% 计算权重向量
W = sum(A)./sum(sum(A));

% 计算一致性比例
RI = [0 0 0.58 0.9 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49];
n = size(A,1);
lambda_max = max(eig(A));
CI = (lambda_max - n)/(n-1);
CR = CI/RI(n);

% 输出结果
disp(['权重向量：', num2str(W)]);
disp(['一致性比例：', num2str(CR)]);

在这个代码中，A 是一个 3x3 的判断矩阵，它代表了决策问题中的三个因素之间的相对重要性。W 是一个长度为 3 的向量，它包含了每个因素的权重。RI 是随机一致性指标，用于计算一致性比例。n 是矩阵的大小。lambda_max 是 A 的最大特征值。CI 和 CR 是一致性指标和一致性比例。最后，代码输出权重向量和一致性比例的结果。

需要注意的是，这个代码只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更多的步骤和计算来确保结果的准确性。