基于层次分析法的模糊综合评价法matlab代码

基于层次分析法的模糊综合评价法是一种用于解决多指标综合评价的方法，其核心思想是通过层次结构、判断矩阵和模糊指标来进行评价。下面是基于Matlab的代码实现：

1. 输入判断矩阵：

A = [0.5, 0.3, 0.2; 
     0.2, 0.6, 0.2;
     0.3, 0.1, 0.6];

2. 计算判断矩阵的行向量和权重向量：

[row, col] = size(A);
row_sum = sum(A, 2); % 计算每行之和
weight = row_sum / sum(row_sum); % 归一化求权重

3. 建立模糊指标集：

fuzzy_indicators = {'指标1', '指标2', '指标3'};

4. 输入模糊指标的隶属函数参数：

parameters = [0.3, 0.5, 0.7]; % 输入指标个数与特征函数参数的对应关系

5. 根据权重对判断矩阵和模糊指标进行模糊聚类：

weights = repmat(weight, 1, col); % 将权重复制为与判断矩阵A同样的行数
weights_indicators = weights.*A; % 权重与判断矩阵按元素相乘

fuzzy_cluster = zeros(row, col);
for j = 1:row
    for k = 1:col
        param_index = int8(parameters(k) * (length(parameters) - 1) + 1); % 由隶属函数参数推测对应的下标
        fuzzy_cluster(j, k) = weights_indicators(j, k) * parameters(param_index); % 模糊聚类
    end
end

至此，我们完成了基于层次分析法的模糊综合评价法的Matlab代码实现。该代码通过层次分析法计算出指标的权重，然后使用模糊聚类方法对指标进行模糊综合评价。请根据具体情况自行替换输入数据和指标的隶属函数参数。