多指标AHPmatlab代码

以下是一个基于 MATLAB 的多指标 AHP 示例代码：

% 设定决策矩阵
D = [3 7 9 6;
     4 8 7 6;
     2 5 6 4;
     5 9 8 7;
     4 8 9 7];
 
% 设定权重向量
w = [0.3 0.2 0.25 0.25];

% 计算加权决策矩阵
WD = bsxfun(@times, D, w);

% 计算特征向量
[v, lambda] = eig(WD' * WD);

% 取特征值最大的特征向量
max_lambda = max(diag(lambda));
max_index = find(diag(lambda) == max_lambda);
w_final = v(:, max_index);

% 归一化处理
w_final = w_final / sum(w_final);

% 输出结果
disp('最终权重向量：');
disp(w_final');

在这个示例中，我们设定了一个 $5 \times 4$ 的决策矩阵 `D` 和一个长度为 4 的权重向量 `w`，然后根据 AHP 方法计算出最终权重向量 `w_final`。其中，`bsxfun` 函数用于进行矩阵乘法，`eig` 函数用于计算特征向量和特征值，`diag` 函数用于获取矩阵的对角线元素。最终，我们将计算出的最终权重向量输出到控制台上。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能还需要进行更加复杂的处理。此外，AHP 方法也存在一些局限性和问题，需要在使用时进行考虑。

相关问题

owa-ahp计算指标权重matlab代码

在MATLAB中计算OWA（Ordered Weighted Aggregation）-AHP（Analytic Hierarchy Process）的指标权重，可以采取以下步骤：

1. 构建判断矩阵（Pairwise Comparison Matrix）：根据问题的具体情况和要求，构建出各个判断矩阵，用于比较各个指标的重要性。

2. 构建权重向量：根据判断矩阵，可以使用AHP方法计算出各个指标的权重向量。

3. 定义OWA运算符：根据OWA的定义，我们需要定义一个OWA运算符来对各个指标的权重进行排序。

4. 排序权重：使用OWA运算符对指标权重进行排序。

下面是一个简单的MATLAB代码示例，用于计算OWA-AHP的指标权重：

% 输入判断矩阵
A = [1 3 5;
     1/3 1 2;
     1/5 1/2 1];

% 归一化
A = bsxfun(@rdivide, A, sum(A));

% 计算指标的权重向量
w = A * ones(size(A, 1), 1) / size(A, 1);

% 定义OWA运算符
omega = [0.1, 0.3, 0.6];

% 排序权重
sorted_w = sort(w, 'descend');
owa_w = omega * sorted_w;

上述代码中，判断矩阵A表示指标间的相对重要性，将判断矩阵进行归一化，然后计算出每个指标的权重向量w。通过定义OWA运算符的权重omega，将权重向量w进行排序，得到最终的OWA-AHP指标权重owa_w。

请注意，这只是一个简单的示例代码，具体的计算方法和参数需要根据实际情况进行调整。

ahp模型代码matlab

以下是AHP模型的MATLAB代码示例：

% 1. 构建判断矩阵
A = [ 1 2 3; 
      1/2 1 2; 
      1/3 1/2 1 ];
  
% 2. 计算权重向量
w = AHP(A);

% 3. 输出结果
disp(w);

function w = AHP(A)
% AHP模型计算权重向量
% 输入：判断矩阵A
% 输出：权重向量w

% 1. 计算一致性指标CI和随机一致性指标CR
[n,~] = size(A);
lambda_max = max(eig(A));
CI = (lambda_max - n)/(n - 1);
RI = [0 0 0.58 0.9 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49];
CR = CI/RI(n);

% 2. 判断一致性，若通过则计算权重向量
if CR > 0.1
    disp('判断矩阵不一致，请重新输入！');
else
    w = sum(A)./sum(sum(A));
end
end

以上代码中，`A`为输入的判断矩阵，`w`为输出的权重向量。函数`AHP`实现了AHP模型中计算一致性指标、判断一致性以及计算权重向量的过程。在本例中，我们仅演示了一个简单的三元判断矩阵，实际使用中可以根据需要更改判断矩阵的大小和内容。