如何在Java中实现层次分析法（AHP），并构建一个简易的决策支持系统？请提供相关代码示例。

AHP是一种常用的决策分析方法，适用于复杂问题的多层次决策。在Java中实现AHP算法可以帮助开发决策支持系统，提高问题解决的效率和质量。首先，我们需要构建一个层次结构模型，包括目标层、准则层和方案层。然后，通过成对比较矩阵对要素的相对重要性进行量化，再进行一致性检验确保逻辑一致性。最后，计算权重向量和综合权重，得出最终的决策结果。

参考资源链接：[AHP算法Java实现简易应用](https://wenku.csdn.net/doc/2hf1gfpgg8?spm=1055.2569.3001.10343)

在Java中，实现AHP算法主要涉及以下步骤：
1. 定义数据结构：创建类来表示目标、准则和方案，以及用于存储判断矩阵和权重向量的类。
2. 构建判断矩阵：通过用户输入或程序随机生成成对比较的数值，并形成判断矩阵。
3. 计算权重向量：应用特征向量法或和法等算法来计算权重。
4. 一致性检验：编写算法来检验判断矩阵的一致性比率（CR），并进行必要的调整。
5. 方案排序：根据计算出的权重对备选方案进行排序。

下面是一个简化的Java代码示例，演示了如何构建一个基本的AHP分析框架：

public class AHP {
    private double[][] pairwiseMatrix; // 存储成对比较矩阵
    private double[] weights; // 存储计算出的权重

    public AHP(int size) {
        pairwiseMatrix = new double[size][size]; // 初始化矩阵大小
        weights = new double[size]; // 初始化权重数组
    }

    // 添加成对比较数据
    public void addPairwiseData(int i, int j, double value) {
        pairwiseMatrix[i][j] = value;
        pairwiseMatrix[j][i] = 1 / value;
    }

    // 计算权重向量
    public void calculateWeights() {
        // 这里省略了具体计算权重向量的算法实现，一般使用特征向量法或和法
    }

    // 一致性检验
    public boolean consistencyCheck() {
        // 这里省略了一致性检验的算法实现，通常需要计算一致性指数CI和随机一致性指数RI
        return true; // 假设一致性检验通过
    }

    // 方案排序
    public void rankAlternatives() {
        if (!consistencyCheck()) {
            System.out.println(

参考资源链接：[AHP算法Java实现简易应用](https://wenku.csdn.net/doc/2hf1gfpgg8?spm=1055.2569.3001.10343)