请给出复合系统协同度模型的具体代码

复合系统协同度模型（Composite System Synergy Degree Model）是用来评价复合系统中各个子系统之间协同程度的模型。其基本思想是通过构建复合系统的结构关系和各子系统的性能指标，量化复合系统中各子系统之间的协同度。以下是一个简单的复合系统协同度模型的Python代码实现，供参考。

import numpy as np

# 构建复合系统的结构关系
# 例如，对于三个子系统，可以用一个3x3的矩阵表示它们之间的关系
# 1表示两个子系统之间有联系，0表示没有联系
structure = np.array([[1, 0, 1], [0, 1, 0], [1, 0, 1]])

# 定义各子系统的性能指标
# 例如，对于三个子系统，可以用一个3维向量表示它们的性能指标
performance = np.array([0.8, 0.6, 0.7])

# 计算各子系统的权重
# 采用层次分析法（AHP）计算权重
# 这里仅给出一个简单的例子，实际应用中需要根据具体情况选择合适的方法
def calculate_weight(structure):
    n = structure.shape[0]
    # 构造判断矩阵
    judge_matrix = np.ones((n, n))
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            if structure[i, j] == 0:
                judge_matrix[i, j] = 1/9
    # 计算特征向量
    eig_vals, eig_vecs = np.linalg.eig(judge_matrix)
    max_eig_val_index = np.argmax(eig_vals)
    eig_vec = eig_vecs[:, max_eig_val_index]
    # 归一化
    weight = eig_vec / np.sum(eig_vec)
    return weight

# 计算各子系统之间的协同度
def calculate_synergy_degree(structure, performance):
    n = structure.shape[0]
    weight = calculate_weight(structure)
    # 计算各子系统的贡献度
    contribution = np.zeros(n)
    for i in range(n):
        contribution[i] = weight[i] * performance[i]
    # 计算协同度
    synergy_degree = 0
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            synergy_degree += structure[i, j] * contribution[i] * contribution[j]
    return synergy_degree

# 测试
synergy_degree = calculate_synergy_degree(structure, performance)
print("Synergy Degree: ", synergy_degree)

以上代码中，我们首先构建了复合系统的结构关系和各子系统的性能指标。然后，我们采用层次分析法计算了各子系统的权重。接着，我们计算了各子系统的贡献度，并根据复合系统的结构关系计算了协同度。最终，我们得到了复合系统的协同度。