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。