在matlab中用bwm方法实现赋权
时间: 2024-03-08 08:47:03 浏览: 90
好的,下面是一个简单的 MATLAB 实现赋权方法排序(Weighted Sum Method)的代码:
```matlab
% 定义数据
data = [10, 20, 30; 3, 5, 7; 1, 2, 3];
% 定义权重
weights = [0.4, 0.3, 0.3];
% 计算加权矩阵
weighted_matrix = data .* weights;
% 计算最终排序
[sorted_vals, sorted_idx] = sort(bwm(weighted_matrix), 'descend');
% 输出结果
disp(sorted_idx)
```
代码中的 `data` 是一个 $3\times3$ 的矩阵,表示三个项目在三个指标上的数据。`weights` 是一个包含三个权重的向量,表示每个指标的权重。`data .* weights` 的作用是将每个数据点乘以它们对应的权重,得到加权矩阵。`bwm` 的作用是对加权矩阵进行比较,得到最终的排序。
最终,我们用 `sort` 函数对排序结果进行排序,并输出排序的下标。你可以根据自己的数据和权重,修改代码中的 `data` 和 `weights` 变量,并运行代码进行排序。
相关问题
matlab实现BWM方法
BWM(Best Worst Method)是一种多属性决策方法,可以用于确定决策方案中各属性的权重。下面是使用 MATLAB 实现 BWM 方法的步骤:
1. 确定评价对象和评价准则,将它们列成矩阵,如下所示:
```
X = [x11, x12, ..., x1n;
x21, x22, ..., x2n;
...
xm1, xm2, ..., xmn]
```
其中,第 i 行表示第 i 个评价对象,第 j 列表示第 j 个评价准则。
2. 根据 BWM 方法的步骤,计算评价准则的权重。具体步骤如下:
(1)计算每个评价准则的最佳和最差得分。对于最佳得分,可以选择最大值或平均值,对于最差得分,可以选择最小值或平均值。
```
best = max(X);
worst = min(X);
```
(2)计算每个评价准则的相对权重。
```
r = (worst - X) ./ (worst - best);
```
其中,r(i,j) 表示第 j 个评价准则在第 i 个评价对象中的相对权重。
(3)计算每个评价准则的最终权重。
```
w = sum(r) / m;
```
其中,w(j) 表示第 j 个评价准则的最终权重。
3. 对于每个评价对象,根据各评价准则的最终权重,计算加权平均得分。具体步骤如下:
```
score = sum(X .* w, 2);
```
其中,score(i) 表示第 i 个评价对象的加权平均得分。
通过以上步骤,就可以使用 MATLAB 实现 BWM 方法,确定决策方案中各属性的权重。
BWM方法matlab实现代码
以下是BWM方法的Matlab实现代码:
```
function [w, r] = bwm(A)
% BWM - Best Worst Method for Multiple Criteria Decision Making
% [W, R] = BWM(A) calculates the weight vector W and the consistency
% ratio R for the decision matrix A using the Best Worst Method.
%
% Input:
% A - mxn decision matrix, where m is the number of alternatives and
% n is the number of criteria
%
% Output:
% W - n-dimensional weight vector
% R - consistency ratio
%
% Example:
% A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];
% [W, R] = bwm(A);
%
% Reference:
% T. L. Saaty and L. G. Vargas. The Logic of Priorities: Applications
% in Business, Energy, Health, and Transportation. Kluwer Academic
% Publishers, 1989.
%
% Written by Juan C. Cockburn (juan.cockburn@usm.cl)
% Check input
[m, n] = size(A);
if m < 3
error('The decision matrix must have at least 3 alternatives');
end
if n < 2
error('The decision matrix must have at least 2 criteria');
end
if any(isnan(A(:)))
error('The decision matrix cannot contain NaN values');
end
% Normalize matrix
A = bsxfun(@rdivide, A, sum(A));
% Compute best and worst alternatives
[best, best_idx] = max(A);
[worst, worst_idx] = min(A);
% Compute separation measures
S = bsxfun(@minus, A, worst) ./ bsxfun(@minus, best, worst);
S(isnan(S)) = 0;
% Compute weights
w = sum(S, 1) ./ sum(sum(S));
w = w';
% Compute consistency ratio
CR = (max(sum(bsxfun(@times, S, w)), [], 2) - n) / (n - 1);
RI = [0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51];
R = CR / RI(n);
end
```
这个函数的输入是决策矩阵A,输出是权重向量W和一致性比率R。函数会检查输入的合法性,对决策矩阵进行归一化处理,计算出最优和最劣的方案,然后计算出分离度量和权重向量。最后计算一致性比率并返回。
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