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。

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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。

ahp层次分析法的matlab代码

AHP（层次分析法）是一种用于决策分析的方法，用于识别和解决多准则决策问题。AHP方法使用层次结构来帮助决策者对各个准则和方案进行比较和评估，最终得出一个相对重要性的排序。以下是一个简化的AHP方法在MATLAB中的代码示例：

% 输入准则和方案的权重矩阵
criteria_weights = [1, 2, 3];
options_weights = [4, 5, 6;
7, 8, 9;
10, 11, 12];

% 计算准则权重的正则化矩阵
criteria_normalized_weights = criteria_weights / sum(criteria_weights);

% 计算权重矩阵的行向量合计
options_row_sums = sum(options_weights, 2);

% 计算归一化的权重矩阵
options_normalized_weights = options_weights ./ options_row_sums;

% 计算准则权重与方案权重的乘积
weighted_matrix = repmat(criteria_normalized_weights, size(options_normalized_weights, 1), 1) .* options_normalized_weights;

% 计算方案的总权重
options_total_weight = sum(weighted_matrix, 2);

% 打印结果
disp("准则权重：");
disp(criteria_normalized_weights);
disp("方案权重：");
disp(options_total_weight);

这段代码首先定义了准则和方案的权重矩阵，然后计算了准则权重的正则化矩阵以及权重矩阵的行向量合计。接下来，代码通过除以行向量合计来计算权重矩阵的归一化矩阵。然后，将准则权重与方案权重的乘积计算为加权矩阵。最后，代码计算了方案的总权重，并将结果打印出来。

需要注意的是，这只是一个简化版的AHP方法的MATLAB代码示例，实际应用中可能涉及更复杂的计算和处理。