java求层次分析法权重

Java 中求解层次分析法权重可以使用 AHP 方法，具体步骤如下：

1. 构建判断矩阵：将各个因素两两比较，得到判断矩阵。

2. 计算出判断矩阵的特征向量：通过计算判断矩阵的最大特征值，得到特征向量。

3. 计算每个因素的权重：将特征向量标准化，即将每个元素除以元素和，得到每个因素的权重。

下面是一个简单的 Java 代码实现示例：

import org.apache.commons.math3.linear.*;

public class AHP {

    public static void main(String[] args) {

        // 构建判断矩阵
        double[][] matrix = {
                {1, 3, 5},
                {1.0 / 3, 1, 2},
                {1.0 / 5, 1.0 / 2, 1}
        };

        // 计算特征向量
        RealMatrix rm = new Array2DRowRealMatrix(matrix);
        EigenDecomposition ed = new EigenDecomposition(rm);
        RealVector rv = ed.getEigenvectorForEigenvalue(ed.getRealEigenvalue(0));

        // 标准化特征向量，计算每个因素的权重
        double[] weights = rv.toArray();
        double sum = 0;
        for (double weight : weights) {
            sum += weight;
        }
        for (int i = 0; i < weights.length; i++) {
            weights[i] /= sum;
            System.out.println("第" + (i + 1) + "个因素的权重为：" + weights[i]);
        }
    }
}

这里使用了 Apache Commons Math 工具库来进行矩阵计算和特征值分解，可以通过 Maven 引入依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.commons</groupId>
    <artifactId>commons-math3</artifactId>
    <version>3.6.1</version>
</dependency>

希望对您有所帮助！