层次分析法python

A：

层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）是一种用于多准则决策的定量分析方法。在决策过程中，AHP可以帮助人们建立层次结构模型，然后使用专家知识对模型进行比较和权重分配，以便在不同的方案中做出有理的决策。

如果您想在Python中使用AHP，可以使用ahpy库。该库提供了一些有用的函数，帮助您定义决策模型，计算权重等。以下是一个简单的示例，演示如何使用ahpy库来实现AHP：

from ahpy import ahpy

# 定义一个层级结构
criteria = ['Price', 'Quality', 'Brand']
subcriteria = ['Price1', 'Price2', 'Quality1', 'Quality2', 'Brand1', 'Brand2']
comparison_matrix = [
    [1, 5, 9],
    [1/5, 1, 4],
    [1/9, 1/4, 1]
]
subcomparison_matrices = [
    [
        [1, 3],
        [1/3, 1]
    ],
    [
        [1, 1/5],
        [5, 1]
    ],
    [
        [1, 3],
        [1/3, 1]
    ],
    [
        [1, 4],
        [1/4, 1]
    ],
    [
        [1, 3],
        [1/3, 1]
    ],
    [
        [1, 5],
        [1/5, 1]
    ]
]

# 创建AHP对象
ahp = ahpy.Compare('Criteria', criteria, comparison_matrix)

# 添加下级指标和比较矩阵
for i, c in enumerate(criteria):
    subcriteria_i = subcriteria[2*i:2*i+2]
    subcomparison_matrix_i = subcomparison_matrices[2*i:2*i+2]
    ahp.add_subcriteria(subcriteria_i, subcomparison_matrix_i, criteria=c)

# 计算权重并输出结果
result = ahp.weighted_score()
print(result.priority)

此代码定义了一个包含三个标准和六个子标准的层级结构模型，并使用ahpy库计算了每个标准的权重。您可以根据自己的需要修改此代码以满足特定决策问题的需求。