评价模型层次分析法 MATLAB代码

以下是使用Matlab进行层次分析法评价模型的代码示例：

% 定义因素和目标
factors = {'价格', '功能', '品牌', '外观', '售后服务'};
goal = '购买决策';

% 构建层次结构
hierarchy = [...
    1, 3, 5, 7, 9;...
    1/3, 1, 3, 5, 7;...
    1/5, 1/3, 1, 3, 5;...
    1/7, 1/5, 1/3, 1, 3;...
    1/9, 1/7, 1/5, 1/3, 1...
];

% 计算权重
[weights, ~, consistency_ratio] = ahp(hierarchy);

% 输出结果
fprintf('因素权重：\n');
for i = 1:length(factors)
    fprintf('%s: %f\n', factors{i}, weights(i));
end
fprintf('一致性比率：%f\n', consistency_ratio);

解释：

1. 定义了5个因素和1个目标，因素分别为价格、功能、品牌、外观和售后服务，目标为购买决策。
2. 构建了一个5层的层次结构，以矩阵的形式表示各因素之间的比较矩阵。在该矩阵中，每个元素代表对应因素与另一因素之间的重要性比较，1表示两者同等重要，其他数字表示两者之间的重要性差异。
3. 通过调用Matlab中的ahp函数，计算出各因素的权重。该函数的输入参数为比较矩阵，输出参数为对应因素的权重、特征向量和一致性比率。
4. 输出各因素的权重和一致性比率。

需要注意的是，层次分析法的结果受到因素之间比较矩阵的影响，因此在使用该方法时应尽可能获得专家意见或数据支持，以确保比较矩阵的合理性。