关联矩阵逐步比较法代码
时间: 2024-05-13 09:11:56 浏览: 21
关联矩阵逐步比较法(Association Matrix Stepwise Comparison Method)是一种用于决策分析的方法,它通过构建决策矩阵,计算出各个方案之间的权重,从而确定最优的方案。其主要步骤包括:
1. 确定决策目标和评价因素;
2. 建立评价指标体系,构建决策矩阵;
3. 计算关联矩阵;
4. 根据逐步比较法计算出各个方案的权重;
5. 判断最优方案。
以下是一个关联矩阵逐步比较法的代码示例:
```
# 定义决策矩阵
decision_matrix = [[4, 2, 3], [1, 5, 2], [3, 4, 6]]
# 计算关联矩阵
association_matrix = []
for i in range(len(decision_matrix)):
row = []
for j in range(len(decision_matrix)):
if decision_matrix[i][j] == 0:
row.append(0)
else:
row.append(round(1 / decision_matrix[i][j], 2))
association_matrix.append(row)
# 计算每个评价因素的权重
weights = []
for i in range(len(association_matrix)):
row_sum = sum(association_matrix[i])
weight = round(row_sum / len(association_matrix), 2)
weights.append(weight)
# 计算每个方案的总权重
scores = []
for i in range(len(decision_matrix)):
score = 0
for j in range(len(decision_matrix)):
score += decision_matrix[i][j] * weights[j]
scores.append(score)
# 找到最优方案
best_score = max(scores)
best_index = scores.index(best_score)
print("最优方案为方案", best_index + 1)
```
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