java实现层次分析法

Java实现层次分析法（Implementation of Hierarchy Analysis Method in Java，简称IHAMJ）是一种决策分析方法，用于评估和比较多个方案的优劣程度。

该方法主要由以下步骤组成：
1. 确定评价指标，并将其进行量化。通常需要将不同的指标进行归一化处理，以便进行综合比较。
2. 构建判断矩阵。对于每个指标，需要构建一个n*n的判断矩阵，其中n为方案的个数，矩阵中每个元素表示第i个方案相对于第j个方案的重要程度。
3. 计算权重向量。根据判断矩阵，计算每个指标的权重向量，反映其在决策中的重要性。
4. 计算得分向量。将每个方案的指标值与对应的权重向量相乘，得到每个方案的得分向量。
5. 综合排序。将每个方案的得分向量相加，得到最终的综合得分，即可排序比较各个方案的优劣程度。

Java实现层次分析法可以通过编程语言Java来实现，具有简单、快速、准确等特点，适用于各种决策问题的解决。

相关问题

用java实现层次分析法

层次分析法（AHP）可以使用Java实现，以下是一个基本的Java代码模板：

public class AHP {

  private double[] weights;

  public AHP(double[][] matrix) {

    int size = matrix.length;
    double[] sumCols = new double[size];

    //计算每列的和
    for (int c = 0; c < size; c++) {
      double colSum = 0;
      for (int r = 0; r < size; r++) {
        colSum += matrix[r][c];
      }
      sumCols[c] = colSum;
    }

    //计算矩阵的归一化版本
    double[][] normMatrix = new double[size][size];
    for (int r = 0; r < size; r++) {
      for (int c = 0; c < size; c++) {
        normMatrix[r][c] = matrix[r][c] / sumCols[c];
      }
    }

    //计算每行的平均值
    double[] rowAverages = new double[size];
    for (int r = 0; r < size; r++) {
      double rowSum = 0;
      for (int c = 0; c < size; c++) {
        rowSum += normMatrix[r][c];
      }
      rowAverages[r] = rowSum / size;
    }

    //归一化平均值
    double rowSum = 0;
    for (int r = 0; r < size; r++) {
      rowSum += rowAverages[r];
    }
    for (int r = 0; r < size; r++) {
      rowAverages[r] /= rowSum;
    }

    weights = rowAverages;

  }

  public double[] getWeights() {
    return weights;
  }

}

这个代码段实现了一个简单的AHP算法，它接受一个二维数组，其中包含要进行层次分析的项目的重要性矩阵，并计算每个项目的权重。

java层次分析法实现

Java层次分析法的实现可以使用System.out.println()方法来输出相关信息。可以使用不同的信息提示来标识不同的阶段，例如"*****************向量归一化计算开始*****************"标识计算开始，"*****************向量归一化计算结束*****************"标识计算结束，"*****************列向量归一化完毕*****************"标识归一化完毕。