matlab中层次分析法的代码

层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）在MATLAB中可以通过使用`AHPtoolbox`这个第三方库来实现。以下是一个简单的步骤介绍以及一个基础的代码示例：

1. 首先，确保你已经在MATLAB环境中安装了`AHPtoolbox`。如果没有，你可以从GitHub等地方下载并按照说明进行安装。

2. 导入必要的工具箱：

if ~isToolboxInstalled('AHPtoolbox')
    disp('Please install the AHPtoolbox first.');
else
    addpath(genpath(toolboxroot('AHPtoolbox')));
end

3. 准备决策矩阵和权重向量。通常，这涉及到创建一个包含不同层级指标和它们相对重要性的矩阵，以及对应权重的向量。例如，如果你要评估项目优先级，可能有三个等级（重要、次重要和一般），对应的权重可能是(0.5, 0.3, 0.2)。这些数据应存储为列向量。

% 假设我们有3个评价等级和对应的权重向量
criteria = {'Quality', 'Efficiency', 'Cost'};
weights = [0.5; 0.3; 0.2]; % 根据实际应用调整权重

4. 创建层次结构模型，并计算一致性比率（CR）：

model = ahpModel(criteria, weights);
cr = model.consistencyRatio;

5. 如果一致性比率小于0.1，则认为判断是合理的；否则可能需要重新考虑权重或简化评价层次。

6. 进行层次分析，如确定每个子层中最优选择：

[bestAlternatives, decisionMatrix] = ahp(model);

`bestAlternatives`就是各层次下的最优选择，`decisionMatrix`包含了所有比较的结果。