计算层次分析法中的RI
时间: 2024-05-27 10:05:58 浏览: 106
计算层次分析法中的RI(Random Index)是一个用于评估一致性的指标,RI的取值范围在0到1之间。RI越接近1,表示判断结果越一致,说明计算层次分析法的结果更加可靠。RI是通过计算随机一致性指标(RCI)和一致性指标(CI)的比值得出的。
在计算层次分析法中,我们需要确定一致性指标CI和随机一致性指标RCI,然后计算RI值。通常情况下,RCI是通过随机生成一组随机矩阵来得到的。CI是通过计算矩阵特征向量的平均随机一致性指标得到的。具体的计算公式和步骤可以参考相关的数学论文。
相关问题
层次分析法中RI怎么算的
在层次分析法中,RI是一种一致性指标,用于检验判断矩阵是否具有合理的一致性。RI的值是通过人们对随机生成矩阵的一致性进行统计得到的。
RI的计算公式如下:
RI = (平均一致性指标 - 随机一致性指标) / (n - 1)
其中,n代表判断矩阵的阶数,平均一致性指标是n个随机判断矩阵的一致性指标的平均值,随机一致性指标是通过随机生成矩阵得出的一致性指标。
为了更好地理解RI的含义,这里再给出一个示例:当n=9时,平均一致性指标为1.45,随机一致性指标为0.58,则RI = (1.45 - 0.58) / (9 - 1) = 0.096。
matlab层次分析法计算权重
层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)是一种多准则决策方法,可以用于计算权重。在MATLAB中,可以通过编写相应的函数来实现层次分析法计算权重。
首先,需要定义一个计算权重的函数。这个函数可以根据判断矩阵A来计算权重w。函数的名称可以是"cengci"。
在这个函数中,首先定义变量x和y,它们分别表示计算过程中的中间变量。然后,定义变量m来存储每一次计算得到的最大特征值。接下来,通过迭代计算的方式,不断更新x和y,并计算出每一次的最大特征值m。最后,将每一次计算得到的y进行归一化处理,并计算出最终的权重w。
在计算过程中,还需要进行一致性检验。计算一致性指标CI,然后与预先定义好的一致性随机指标RI进行比较,从而判断判断矩阵的一致性是否可以接受。
如果一致性检验通过,即CR小于0.1,那么就可以得到权重w,并输出结果。否则,需要继续修改判断矩阵,直到一致性检验通过为止。
这样,就可以通过调用函数"cengci"来计算判断矩阵的权重。
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