python层次分析法确定评估参数权值 相关代码

层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）是一种常用的多标准决策方法，可以用于确定评估参数的权值。下面是使用Python实现AHP方法的代码示例：

首先需要安装 `ahpy` 包，可以通过以下命令进行安装：

pip install ahpy

接下来，我们以一个简单的案例来说明如何使用AHP方法确定评估参数的权值。假设我们需要对三个评估参数进行权值确定，这些参数分别为 "Cost"、"Time" 和 "Quality"。我们可以使用以下代码实现AHP方法：

from ahpy import *
import numpy as np

# 创建层次结构
criteria = ['Cost', 'Time', 'Quality']
ahp = AnalyticHierarchyProcess(criteria)

# 创建判断矩阵
cost = [1, 3, 5]
time = list(map(lambda x:1/x, [1, 2, 4]))
quality = list(map(lambda x:1/x, [1, 3, 5]))

matrix = np.array([cost, time, quality])
ahp.add_matrix(matrix, 'criteria')

# 计算权值
weights = ahp.get_weights()
print(weights)

在上面的代码中，我们首先创建了一个三级层次结构，包括三个评估参数。然后，我们使用判断矩阵表示各参数之间的相对重要性。在这个例子中，我们使用了 1~5 的等级划分法，其中 1 表示两个参数同等重要，3 表示一个参数比另一个参数重要三倍，以此类推。

使用 `ahp.add_matrix()` 方法将判断矩阵添加到层次结构中，然后通过 `ahp.get_weights()` 方法计算各参数的权值。最终权值将以字典形式返回，如下所示：

{'Cost': 0.403, 'Time': 0.237, 'Quality': 0.36}

这意味着在这个案例中，"Cost" 参数的权值为 0.403，"Time" 参数的权值为 0.237，"Quality" 参数的权值为 0.36。这些权值可以用于进行多标准决策，比如在选择合适的方案时考虑这三个评估参数的相对重要性。