python多层次模糊综合评价代码

多层次模糊综合评价是一种常用的决策分析方法，可以对多个指标进行加权综合评价。下面是一个使用Python实现多层次模糊综合评价的示例代码：

import numpy as np

# 第一层指标权重
w1 = np.array([0.4, 0.3, 0.3])

# 第二层指标权重
w2 = np.array([[0.2, 0.3, 0.5],
               [0.4, 0.3, 0.3],
               [0.3, 0.4, 0.3]])

# 第三层指标权重
w3 = np.array([[[0.1, 0.2, 0.7],
                [0.3, 0.3, 0.4],
                [0.4, 0.3, 0.3]],

               [[0.2, 0.1, 0.7],
                [0.3, 0.4, 0.3],
                [0.5, 0.2, 0.3]],

               [[0.3, 0.2, 0.5],
                [0.6, 0.2, 0.2],
                [0.4, 0.3, 0.3]]])

# 第一层指标数据
x1 = np.array([0.7, 0.8, 0.6])

# 第二层指标数据
x2 = np.array([[0.6, 0.8, 0.7],
               [0.7, 0.6, 0.5],
               [0.5, 0.7, 0.6]])

# 第三层指标数据
x3 = np.array([[[0.5, 0.7, 0.8],
                [0.6, 0.5, 0.4],
                [0.7, 0.6, 0.5]],

               [[0.7, 0.6, 0.5],
                [0.5, 0.7, 0.6],
                [0.4, 0.5, 0.7]],

               [[0.6, 0.5, 0.7],
                [0.7, 0.4, 0.5],
                [0.5, 0.6, 0.7]]])

# 第一层模糊加权平均
y1 = np.dot(w1, x1)

# 第二层模糊加权平均
y2 = np.zeros((3,))
for i in range(3):
    y2[i] = np.dot(w2[i], x2[i])

# 第三层模糊加权平均
y3 = np.zeros((3, 3))
for i in range(3):
    for j in range(3):
        y3[i][j] = np.dot(w3[i][j], x3[i][j])

# 整体模糊加权平均
y = np.dot(w1, np.array([y2, y3]))

# 输出结果
print(y)

其中`w1`，`w2`和`w3`分别为第一、第二、第三层指标的权重矩阵，`x1`，`x2`和`x3`分别为第一、第二、第三层指标的数据矩阵，`y1`，`y2`和`y3`分别为第一、第二、第三层模糊加权平均的结果，`y`为整体模糊加权平均的结果。其中，使用了`numpy`库中的`dot`函数进行矩阵乘法运算。