层次分析方法vc源代码

层次分析方法是一种常用的多准则决策分析方法，常用于比较不同因素或方案的重要性或优劣程度。以下是一段关于层次分析方法的VC源代码：

#include<iostream>
#include<stdlib.h>
#include<math.h>
using namespace std;

int main()
{
    int n;
    cout << "请输入层次数n：" ;
    cin >> n;
    
    double** matrix = new double*[n];
    for(int i=0; i<n; i++)
        matrix[i] = new double[n];
    
    cout << "请输入层次矩阵：" << endl;
    for(int i=0; i<n; i++)
    {
        for(int j=0; j<n; j++)
            cin >> matrix[i][j];
    }
    
    double* weight = new double[n];
    double* eigenvalue = new double[n];
    
    double sum = 0;
    for(int j=0; j<n; j++)
    {
        double row_sum = 0;
        for(int i=0; i<n; i++)
            row_sum += matrix[i][j];
        
        for(int i=0; i<n; i++)
            matrix[i][j] /= row_sum;
        
        sum += row_sum;
    }
    
    for(int i=0; i<n; i++)
    {
        weight[i] = 0;
        for(int j=0; j<n; j++)
            weight[i] += matrix[i][j];
        
        weight[i] /= sum;
    }
    
    for(int i=0; i<n; i++)  
    {     
        eigenvalue[i] = 0;     
        for(int j=0; j<n; j++)     
            eigenvalue[i] += matrix[i][j]*weight[j];  
    }
    
    double lambda_max = 0;
    for(int i=0; i<n; i++)
        lambda_max += eigenvalue[i]*weight[i];
    
    double CI = (lambda_max - n)/(n-1);
    
    double RI = 1.98; // 根据判断矩阵阶数对应的随机一致性指标表得到的RI值
    
    double CR = CI/RI;
    cout << "一致性比例CR：" << CR << endl;
    
    if(CR < 0.1)
    {
        cout << "一致性通过，权重计算结果：" << endl;
        for(int i=0; i<n; i++)
            cout << weight[i] << " ";
        cout << endl;        
    }
    else
        cout << "一致性不通过，请检查输入的层次矩阵是否正确！" << endl;
    
    delete[] weight;
    delete[] eigenvalue;
    
    for(int i=0; i<n; i++)
        delete[] matrix[i];
    delete[] matrix;
    
    return 0;
}

以上源代码是用C++编写的层次分析方法的程序。该程序首先输入层次数n，并创建一个大小为n的二维数组作为层次矩阵。然后输入层次矩阵的元素，并对其进行归一化处理。接下来计算每个因素的权重和特征向量，在计算一致性比例后输出最终的权重计算结果。

需要注意的是，层次分析方法的源代码可以根据实际情况进行修改，如输入方式、矩阵处理方法等。同时，该程序中的一致性判断标准RI值是根据判断矩阵阶数对应的随机一致性指标表获取的，也可以根据实际情况进行调整。