AHPmatlab代码

以下是使用Matlab实现层次分析法（AHP）的示例代码：

% 设置矩阵A
A = [1 3 5; 
     1/3 1 2; 
     1/5 1/2 1];

% 计算权重向量w
[V, D] = eig(A);
lambda = max(diag(D));
w = V(:, find(diag(D) == lambda));
w = w / sum(w);

% 计算一致性比例CR
CI = (lambda - size(A, 1)) / (size(A, 1) - 1);
RI = [0 0 0.58 0.9 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45];
CR = CI / RI(size(A, 1));

% 输出结果
disp('矩阵A：');
disp(A);
disp('权重向量w：');
disp(w');
disp(['一致性比例CR：' num2str(CR)]);

在这个示例中，我们首先定义了一个3x3的矩阵A，然后使用特征向量法计算出其权重向量w。接着，我们计算了一致性比例CR，用于评估A的一致性。最后，我们输出了矩阵A、权重向量w和一致性比例CR的值。

需要注意的是，在实际应用中，我们需要根据具体问题中的具体数据来定义矩阵A，然后使用Matlab来进行计算。

相关问题

多指标AHPmatlab代码

以下是一个基于 MATLAB 的多指标 AHP 示例代码：

% 设定决策矩阵
D = [3 7 9 6;
     4 8 7 6;
     2 5 6 4;
     5 9 8 7;
     4 8 9 7];
 
% 设定权重向量
w = [0.3 0.2 0.25 0.25];

% 计算加权决策矩阵
WD = bsxfun(@times, D, w);

% 计算特征向量
[v, lambda] = eig(WD' * WD);

% 取特征值最大的特征向量
max_lambda = max(diag(lambda));
max_index = find(diag(lambda) == max_lambda);
w_final = v(:, max_index);

% 归一化处理
w_final = w_final / sum(w_final);

% 输出结果
disp('最终权重向量：');
disp(w_final');

在这个示例中，我们设定了一个 $5 \times 4$ 的决策矩阵 `D` 和一个长度为 4 的权重向量 `w`，然后根据 AHP 方法计算出最终权重向量 `w_final`。其中，`bsxfun` 函数用于进行矩阵乘法，`eig` 函数用于计算特征向量和特征值，`diag` 函数用于获取矩阵的对角线元素。最终，我们将计算出的最终权重向量输出到控制台上。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能还需要进行更加复杂的处理。此外，AHP 方法也存在一些局限性和问题，需要在使用时进行考虑。

SWOT-AHP matlab代码

这里提供一个简单的SWOT-AHP MATLAB代码，具体实现可能会根据不同的具体情况进行调整：

% 输入SWOT矩阵
SWOT = [3 3 2 1; 4 4 3 2; 3 3 2 1; 4 4 3 2];

% 计算SWOT矩阵的加权平均值
swot_weight = [0.4 0.3 0.2 0.1];
swot_avg = swot_weight*SWOT;

% 输入AHP矩阵
AHP = [1 1/3 1/5; 3 1 1/3; 5 3 1];

% 计算AHP矩阵的权重向量
[ahp_weight,~,~] = ahp(AHP);

% 计算SWOT-AHP的加权平均值
swot_ahp_avg = swot_avg*ahp_weight';

% 输出结果
fprintf('SWOT-AHP加权平均值为：%f\n',swot_ahp_avg);

需要注意的是，这里使用了AHP函数，需要先定义该函数。如果需要更详细的代码实现，可以在搜索引擎中搜索相关代码或者参考一些开源的SWOT-AHP软件实现。