AHP确定主观权重matlab代码
时间: 2023-11-25 08:10:32 浏览: 45
以下是使用Matlab实现AHP确定主观权重的代码示例:
假设我们要确定三个准则(C1,C2和C3)的权重,代码如下:
```matlab
% 创建AHP矩阵
A = [1 3 5; 1/3 1 3; 1/5 1/3 1];
% 计算每个准则的权重
[V, D] = eig(A);
[eigval, idx] = max(diag(D));
w = V(:,idx);
w = w/sum(w);
```
在此代码中,我们首先创建了AHP矩阵A(此处的矩阵为3x3)。然后,我们计算了矩阵A的特征向量和特征值,以确定每个准则的权重。
最终,我们使用w向量来存储每个准则的权重,并将其归一化,以确保它们的总和为1。
请注意,此代码示例仅适用于确定三个准则的权重。如果你有更多的准则,你需要相应地更改矩阵A的大小。
相关问题
owa-ahp计算指标权重matlab代码
在MATLAB中计算OWA(Ordered Weighted Aggregation)-AHP(Analytic Hierarchy Process)的指标权重,可以采取以下步骤:
1. 构建判断矩阵(Pairwise Comparison Matrix):根据问题的具体情况和要求,构建出各个判断矩阵,用于比较各个指标的重要性。
2. 构建权重向量:根据判断矩阵,可以使用AHP方法计算出各个指标的权重向量。
3. 定义OWA运算符:根据OWA的定义,我们需要定义一个OWA运算符来对各个指标的权重进行排序。
4. 排序权重:使用OWA运算符对指标权重进行排序。
下面是一个简单的MATLAB代码示例,用于计算OWA-AHP的指标权重:
```matlab
% 输入判断矩阵
A = [1 3 5;
1/3 1 2;
1/5 1/2 1];
% 归一化
A = bsxfun(@rdivide, A, sum(A));
% 计算指标的权重向量
w = A * ones(size(A, 1), 1) / size(A, 1);
% 定义OWA运算符
omega = [0.1, 0.3, 0.6];
% 排序权重
sorted_w = sort(w, 'descend');
owa_w = omega * sorted_w;
```
上述代码中,判断矩阵A表示指标间的相对重要性,将判断矩阵进行归一化,然后计算出每个指标的权重向量w。通过定义OWA运算符的权重omega,将权重向量w进行排序,得到最终的OWA-AHP指标权重owa_w。
请注意,这只是一个简单的示例代码,具体的计算方法和参数需要根据实际情况进行调整。
ahp法求权重matlab
根据引用\[1\]中的代码,可以使用AHP法求解权重。首先,需要输入比较矩阵A。然后,通过计算特征向量和特征值,可以得到权重向量w。最后,根据一致性指标CI和一致性比率CR来判断是否通过一致性检验。
根据引用\[2\]中的结果,准则层对目标层的特征向量w1为\[0.5755,0.2761,0.0965,0.0518\],表示四个指标的比重。根据比重的大小顺序,可以得出价格的权重最大,其次是耗油量,然后是舒适程度,最后是外表。
综合引用\[3\]中的结果,可以将各指标的权重转换为百分比。对车型a的喜欢程度为41.06%,对车型b的喜欢程度为43.79%,对车型c的喜欢程度为15.15%。综合各指标的权重后,可以得出车型b的喜欢程度最高,其次是车型a,最后是车型c。
因此,根据AHP法求解权重的结果,可以得出对于给定的问题,价格在四个指标中的权重最大,对车型b的喜欢程度最高。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [matlab AHP层次分析法求权重](https://blog.csdn.net/yisandezhuiqiu/article/details/52502187)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [AHP层次分析法(附matlab程序)](https://blog.csdn.net/m0_67790374/article/details/123343644)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]