依据协同理论，计算指标有序度模型，系统有序度模型，依据几何平均法计算系统协同度模型的具体代码

以下是依据几何平均法计算系统协同度模型的 Python 代码：

import numpy as np

# 构建数据
metrics = [[0.8, 0.7, 0.9], [0.6, 0.5, 0.7], [0.4, 0.6, 0.5], [0.9, 0.8, 0.7]]
# 计算指标有序度向量
orderliness = np.argsort(metrics, axis=1) / (metrics.shape[1] - 1)
# 计算指标权重向量
weights = np.mean(orderliness, axis=0)
# 计算系统有序度向量
system_orderliness = np.prod(metrics ** weights, axis=1)
# 计算系统协同度
system_synergy = np.mean(system_orderliness)

print(system_synergy)

其中，`metrics` 是计算指标矩阵，每行代表一个系统评价指标，每列代表一个系统；`orderliness` 是指标有序度矩阵，每行代表一个系统指标的有序度向量；`weights` 是指标权重向量，代表每个指标对系统协同度的贡献；`system_orderliness` 是系统有序度向量，代表每个系统的指标协同度；`system_synergy` 是系统协同度，代表所有系统的平均指标协同度。

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请给出复合系统协同度模型的具体代码

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import numpy as np

# 构建复合系统的结构关系
# 例如，对于三个子系统，可以用一个3x3的矩阵表示它们之间的关系
# 1表示两个子系统之间有联系，0表示没有联系
structure = np.array([[1, 0, 1], [0, 1, 0], [1, 0, 1]])

# 定义各子系统的性能指标
# 例如，对于三个子系统，可以用一个3维向量表示它们的性能指标
performance = np.array([0.8, 0.6, 0.7])

# 计算各子系统的权重
# 采用层次分析法（AHP）计算权重
# 这里仅给出一个简单的例子，实际应用中需要根据具体情况选择合适的方法
def calculate_weight(structure):
    n = structure.shape[0]
    # 构造判断矩阵
    judge_matrix = np.ones((n, n))
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            if structure[i, j] == 0:
                judge_matrix[i, j] = 1/9
    # 计算特征向量
    eig_vals, eig_vecs = np.linalg.eig(judge_matrix)
    max_eig_val_index = np.argmax(eig_vals)
    eig_vec = eig_vecs[:, max_eig_val_index]
    # 归一化
    weight = eig_vec / np.sum(eig_vec)
    return weight

# 计算各子系统之间的协同度
def calculate_synergy_degree(structure, performance):
    n = structure.shape[0]
    weight = calculate_weight(structure)
    # 计算各子系统的贡献度
    contribution = np.zeros(n)
    for i in range(n):
        contribution[i] = weight[i] * performance[i]
    # 计算协同度
    synergy_degree = 0
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            synergy_degree += structure[i, j] * contribution[i] * contribution[j]
    return synergy_degree

# 测试
synergy_degree = calculate_synergy_degree(structure, performance)
print("Synergy Degree: ", synergy_degree)

以上代码中，我们首先构建了复合系统的结构关系和各子系统的性能指标。然后，我们采用层次分析法计算了各子系统的权重。接着，我们计算了各子系统的贡献度，并根据复合系统的结构关系计算了协同度。最终，我们得到了复合系统的协同度。

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