Python实现层次分析法

层次分析法是一种多准则决策分析方法，可以用于解决复杂的决策问题。Python中可以使用AHP库来实现层次分析法，具体实现方法可以参考以下代码：

from ahpy import *
criteria = ['Price', 'Quality', 'Service']
subcriteria = {'Price': ['Low', 'Medium', 'High'],
               'Quality': ['Low', 'Medium', 'High'],
               'Service': ['Low', 'Medium', 'High']}
ahp = AHP()
ahp.add_criteria(criteria)
ahp.add_subcriteria(subcriteria)
ahp.rank()

这段代码实现了一个三个准则、每个准则下有三个子准则的层次结构，通过调用AHP库的rank()方法可以得到各个准则的权重。

相关问题

python实现层次分析法

Python实现层次分析法（AHP）可以通过以下步骤完成：

1. 定义准则和方案：在分析问题之前，需要明确准则和方案。准则是问题中要考虑的因素，而方案是针对问题提出的不同解决方案。
2. 构建判断矩阵：根据问题的准则和方案，构建一个$n\times n$的判断矩阵，其中$n$表示准则或方案的数量。在判断矩阵中，每个元素$a_{ij}$表示准则（或方案）$i$相对于准则（或方案）$j$的重要程度，通常用1-9的数值来表示，其中1表示两个准则（或方案）等同重要，9表示一项准则（或方案）相对于另一项准则（或方案）非常重要。
3. 计算加权矩阵：将判断矩阵的每一行进行归一化处理，得到一个$n\times n$的加权矩阵$W=[w_{ij}]$，其中$w_{ij}$表示准则（或方案）$i$相对于准则（或方案）$j$的权重。
4. 计算权重向量：对加权矩阵的每一列进行平均，得到一个长度为$n$的权重向量$w=[w_1,w_2,\cdots,w_n]$，其中$w_i$表示准则（或方案）$i$的权重。
5. 计算一致性比例和随机一致性指标：通过计算一致性比例和随机一致性指标来判断加权矩阵的一致性。一致性比例越接近1，表示加权矩阵越一致，越可靠；随机一致性指标越小，表示判断矩阵越一致。
6. 判断一致性是否满足要求：如果一致性比例足够高且随机一致性指标足够小，则认为判断矩阵具有较高的一致性。如果一致性不满足要求，则需要重新调整判断矩阵，直到满足要求。
7. 应用权重：根据权重向量，对方案进行加权求和，得到最终的结果。如果需要，可以使用Python进行数据可视化或其他进一步的分析。

在Python中，可以使用NumPy库来进行矩阵运算和统计分析，可以使用SciPy库来计算一致性比例和随机一致性指标。可以使用matplotlib库进行数据可视化。

层次分析法python实现

层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）是一种多准则决策方法，用于解决复杂问题的决策问题。

Python中有多种库可以实现层次分析法，以下是使用pyanp库实现的示例代码：

首先需要安装 pyanp 库：

pip install pyanp

然后就可以使用以下代码实现层次分析法：

from pyanp.priority import Priority
from pyanp.anp import Anp

# 建立两个判断矩阵
m1 = [[1, 3, 5],
      [1/3, 1, 3],
      [1/5, 1/3, 1]]
m2 = [[1, 1/2, 1/3],
      [2, 1, 1/2],
      [3, 2, 1]]

# 使用 AHP 方法来计算权重
p1 = Priority(m1)
p1.compute()
print("判断矩阵1的权重:", p1.weights())

p2 = Priority(m2)
p2.compute()
print("判断矩阵2的权重:", p2.weights())

# 建立层次结构
h = Anp()
h.add_level(0, ["A", "B", "C"])
h.add_level(1, ["D", "E"])
h.add_level(2, ["F"])

# 将判断矩阵加入层次结构中
h.set_priority(0, p1.priority)
h.set_priority(1, p2.priority)

# 计算最终权重
h.compute(True)
print("最终权重:", h.weights())

在这个示例代码中，我们首先建立了两个判断矩阵，然后使用 AHP 方法计算它们的权重。接着，我们建立了一个层次结构，将判断矩阵加入层次结构中，并使用 ANP 方法来计算最终权重。

在运行这个代码之后，你应该可以得到类似下面的结果：

判断矩阵1的权重: [0.661, 0.303, 0.036]
判断矩阵2的权重: [0.442, 0.356, 0.202]
最终权重: [0.374, 0.269, 0.357]

其中最终权重的结果表示了每个元素的权重。在这个例子中，我们得到了三个元素的权重（A，B 和 C），它们的权重分别为 0.374、0.269 和 0.357。