只有准则层的层次分析法的matlab代码怎么写

以下是使用 MATLAB 实现准则层层次分析法的示例代码：

% 输入准则矩阵
C = [1 3 5; 1/3 1 2; 1/5 1/2 1];
% 对准则矩阵进行一致性检验
[n,~] = size(C);
RI = [0,0,0.52,0.89,1.11,1.25,1.35,1.40,1.45,1.49];
[~,lambda_max,CI,RI] = AHP(C);
CR = CI / RI(n);
if CR < 0.1
    disp('通过一致性检验');
else
    disp('未通过一致性检验');
end
% 计算权重向量
w = AHP_weight(C);
disp('权重向量为：');
disp(w');

其中，`AHP` 函数用于计算矩阵的最大特征值、一致性指标和随机一致性指标，`AHP_weight` 函数用于计算矩阵的权重向量。在函数实现中，我们使用了 MATLAB 提供的矩阵运算和向量运算函数，例如 `size`、`eye`、`sum`、`diag` 等。

需要注意的是，准则层层次分析法的输入矩阵应该是一个正互反矩阵，即满足 $c_{ij} = 1/c_{ji}$，并且矩阵的每一列应该归一化为和为 1。在实际应用中，我们可以通过对输入矩阵进行归一化和一致性检验来确保矩阵的合法性。

相关问题

层次分析法matlab代码

层次分析法（AHP）是一种多准则决策分析方法，可用于解决复杂的决策问题。以下是一份使用Matlab实现AHP的示例代码：

% 假设有三个决策方案A、B、C，它们分别有三个评价指标x、y、z
% 评价矩阵M为
M = [1, 2, 3; 1/2, 1, 2; 1/3, 1/2, 1];

% 计算每个指标的权重
w = sum(M) / size(M, 1);
w = w / sum(w);

% 计算每个决策方案的得分
s = M * w';

在上面的示例中，评价矩阵M表示每个决策方案在每个指标上的得分，其中M(i,j)表示方案i在指标j上的得分。通过计算每个指标的权重和每个决策方案的得分，可以得出最终的决策结果。

多个专家层次分析法 matlab代码

多个专家层次分析法（Multiple Expert Analytic Hierarchy Process，ME-AHP）是一种用于决策分析的方法，它结合了层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）和多个专家的意见。ME-AHP可以帮助决策者在面对复杂的决策问题时，综合多个专家的意见，得出最终的决策结果。

以下是使用MATLAB实现ME-AHP的代码示例：

% 输入专家数量和准则数量
numExperts = input('请输入专家数量：');
numCriteria = input('请输入准则数量：');

% 初始化专家矩阵
expertMatrix = zeros(numExperts, numCriteria);

% 输入每个专家对每个准则的评分
for i = 1:numExperts
    fprintf('请输入第%d个专家对每个准则的评分：\n', i);
    for j = 1Criteria
        expertMatrix(i, j) = input(sprintf('专家%d对准则%d的评分：', i, j));
    end
end

% 计算每准则的权重
criteriaWeights = sum(expertMatrix) / numExperts;

% 计算每个专家的权重
expertWeights = sum(expert, 2) / sum(sum(expertMatrix));

% 计算最终权重
finalWeights = criteriaWeights * expertWeights;

% 输出最终权重
fprintf('最终权重为：\n');
for i = 1:numCriteria
    fprintf('准则%d的权重：%f\n', i, finalWeights(i));
end

这段代码实现了ME-AHP的基本过程。首先，根据输入的专家数量和准则数量，初始化专家矩阵。然后，逐个输入每个专家对每个准则的评分。接下来，计算每个准则的权重和每个专家的权重。最后，将准则权重和专家权重相乘得到最终权重，并输出结果。