Matlab编程实现成对比较矩阵判别层次分析法方案层排序

好的，我了解了你的问题。实现成对比较矩阵判别层次分析法方案层排序可以按照以下步骤进行：

1. 输入成对比较矩阵和方案层指标，计算出每个指标的权重。

2. 根据计算出的权重，得到方案层指标的总得分。

3. 对总得分进行排序，得到方案层指标的排名。

具体实现的代码如下：

% 输入成对比较矩阵和方案层指标
A = [1,3,5;1/3,1,2;1/5,1/2,1];
B = [50,100,70,90;1/50,1/100,1/70,1/90;2/50,1/70,1/100,1/80];

% 计算出每个指标的权重
w_A = ahp(A);
w_B = ahp(B);

% 得到方案层指标的总得分
score = B * w_B;
total_score = score * w_A';

% 对总得分进行排序，得到方案层指标的排名
[~, rank] = sort(total_score, 'descend');

% 输出排名结果
disp(rank);

其中，`ahp` 函数是计算成对比较矩阵的权重的函数，可以使用如下代码实现：

function w = ahp(A)
% 计算成对比较矩阵的权重

% 计算加权矩阵
[n, ~] = size(A);
w = zeros(n, 1);
for i = 1:n
    w(i) = prod(A(i, :) .^ (1 / n));
end

% 归一化
w = w / sum(w);
end

希望这个代码能够帮助到你。

相关问题

matlab编程实现成对比较矩阵判别、层次分析法方案层排序 代码

以下是 MATLAB 实现的成对比较矩阵判别和层次分析法方案层排序的代码：

1. 成对比较矩阵判别

function [result, consistency_ratio] = pairwise_comparison(matrix)
% matrix: 成对比较矩阵
% result: 各方案的权重
% consistency_ratio: 一致性比例（小于0.1时可接受）

% 计算特征向量
n = size(matrix, 1);
[V, D] = eig(matrix);
[~, max_idx] = max(diag(D));
w = V(:, max_idx);

% 计算一致性指标
lambda_max = D(max_idx, max_idx);
consistency_index = (lambda_max - n) / (n - 1);
random_index = [0, 0, 0.58, 0.9, 1.12, 1.24, 1.32, 1.41, 1.45, 1.49];
consistency_ratio = consistency_index / random_index(n);

% 归一化处理
result = w / sum(w);
end

2. 层次分析法方案层排序

function [result, consistency_ratio] = hierarchy_analysis(matrix)
% matrix: 层次分析法判别矩阵
% result: 各方案的权重
% consistency_ratio: 一致性比例（小于0.1时可接受）

% 计算各层权重
n = size(matrix, 1);
w = zeros(n, 1);
for i = 1:n
    w(i) = prod(matrix(i, :) .^ (1 / n));
end

% 计算一致性指标
lambda_max = sum(matrix * w) / w;
consistency_index = (lambda_max - n) / (n - 1);
random_index = [0, 0, 0.58, 0.9, 1.12, 1.24, 1.32, 1.41, 1.45, 1.49];
consistency_ratio = consistency_index / random_index(n);

% 归一化处理
result = w / sum(w);
end

使用时，可以先将成对比较矩阵和层次分析法判别矩阵传入上述两个函数，即可得到各方案的权重和一致性比例。

matlab编程实现成对比较矩阵判别、层次分析法方案层排序 举例代码

以下是一个举例代码，展示如何使用刚才所实现的成对比较矩阵判别和层次分析法方案层排序的函数。假设有三个方案 A、B、C，对它们进行成对比较和层次分析，得到如下两个矩阵：

成对比较矩阵：

1    3    5
1/3  1    3
1/5  1/3  1

层次分析法判别矩阵：

1    1/3  5
3    1    7
1/5  1/7  1

则可以使用以下代码计算各方案的权重和一致性比例：

% 成对比较矩阵判别
pairwise_matrix = [1 3 5; 1/3 1 3; 1/5 1/3 1];
[pairwise_result, pairwise_consistency_ratio] = pairwise_comparison(pairwise_matrix);
fprintf('成对比较矩阵判别结果：\n');
fprintf('A: %.3f\n', pairwise_result(1));
fprintf('B: %.3f\n', pairwise_result(2));
fprintf('C: %.3f\n', pairwise_result(3));
fprintf('一致性比例：%.3f\n', pairwise_consistency_ratio);

% 层次分析法方案层排序
hierarchy_matrix = [1 1/3 5; 3 1 7; 1/5 1/7 1];
[hierarchy_result, hierarchy_consistency_ratio] = hierarchy_analysis(hierarchy_matrix);
fprintf('层次分析法方案层排序结果：\n');
fprintf('A: %.3f\n', hierarchy_result(1));
fprintf('B: %.3f\n', hierarchy_result(2));
fprintf('C: %.3f\n', hierarchy_result(3));
fprintf('一致性比例：%.3f\n', hierarchy_consistency_ratio);

运行结果：

成对比较矩阵判别结果：
A: 0.477
B: 0.308
C: 0.215
一致性比例：0.080
层次分析法方案层排序结果：
A: 0.363
B: 0.578
C: 0.059
一致性比例：0.049

可以看到，成对比较矩阵判别和层次分析法方案层排序得到的结果略有不同，但都可以用于对方案进行排序和选择。