数学建模层次分析法1. 层次分析法的基本原理和步骤1.1 层次单排序及一致性检验1.2 层次总排序及一致性检验2. matlab代码3. 应用过程举例4. 参考资料 1. 层次分析法的基本原理和步骤层次分析法的基本原理与步骤 人们在进行社会的、经济的以及科学管理领域问题的系统分析中，面临的常常是 一个由相互关联、相互制约的众多因素构成的复杂而往往缺少定量数据的系统。层次 分析法为这类问题的决策和
转载
2024-01-25 16:32:53
232阅读
层次分析法(Python）第一步 分析系统中各因素之间的关系，建立系统的递阶层次结构(根据题意和一些文献确定 画的层次分析图一定要在论文中画出第二步 对于同一层次的各元素关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较，构造两两比较矩阵（判断矩阵) 准则层—方案层的判断矩阵的数值可以自己填，但要结合实际来填写，如果题目中有其他数据，可以考虑利用这些数据进行计算。第三步 由判断矩阵计算被比较元素
转载
2023-06-07 15:36:06
214阅读
目录1.简介2.算法解析3.实例分析3.1 构造矩阵3.2 查看行数和列数3.3 求特征向量3.4 找到最大特征值和最大特征向量3.5 计算权重3.6 一致性检验3.7 计算评分完整代码1.简介 一种主观赋权的方法，在数据集比较小，实在不好比较的时候可以用这个方法，如果有别的选择还是尽量不要用这个算法比较好。
转载
2023-08-12 22:26:53
157阅读
提示：仅用到AHP层次分析法的部分功能因此只完成了python的部分实现 目录前言一、AHP是什么？层次分析法的特点：层次分析法的原理：二、使用步骤参考视频 前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、AHP是什么？层次分析法的特
转载
2023-10-01 13:58:40
121阅读
文章目录第一步 导入第三方库和案例数据第二步 标准化数据第三步 判断矩阵一致性检验第四步 计算权重第五步 计算综合得分第六步 导出综合评价结果 层次分析法是建立递阶层次结构，通过比较评价准则（评价指标）的两两重要程度对评价方案（评价对象）进行综合评价的方法 递阶层次结构从上到下一般包括“目标层”、“准则层”、“方案层”举个例子：我们计划在周末观看一部超英电影“目标层”——选择一部超英电影“准则层
转载
2023-11-22 17:33:38
338阅读
# 层次分析法的 Java 实现
层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称 AHP）是一种多层次决策方法，常用于从多个方案中选择最优方案。在这篇文章中，我们将一起学习如何用 Java 实现这一方法。本文将通过定义流程、示范代码和图表展示，让你理解层次分析法的实现。
## 流程图
在实现层次分析法之前，了解其基本的步骤非常重要。以下是实现层次分析法的主要步骤：
文章目录前言一、层次分析法的应用场景二、层次分析法的模型建立2.1递阶层次结构的建立例12.2 构造判断矩阵2.3 层次单排序及一致性检验三、层次分析法的应用案例例2四、代码 前言层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称 AHP）是对一些较为复杂、较为模糊的问题作出决策的简易方法，它特别适用于那些难于完全定量分析的问题。即层次分析法可用于定性分析。一、层次分析法的应
转载
2023-10-22 08:22:53
418阅读
写在前面：层次分析法是一个很早的决策算法了，它能够处理多目标多准则的决策问题，思维方式却很简单。由于其系统性等优点，后续很多算法都有借鉴，所以这里写一写。网上关于该方法的讲解很多也很详细，所以本篇都是在前辈的基础上进行整理加工。文章尽量详细，然后加上一些我自己的理解，希望后面看到的人能够读起来更轻松，更容易接受。注意：文中说的判断矩阵，又称成对比较阵目录：1.层次分析法概论1.1 什么是层次分析法
目录0. 层次聚类基本原理0.1 原理介绍0.2 距离度量1.什么是层次聚类？2. 如何用python实现参考链接： 0. 层次聚类基本原理0.1 原理介绍专业一点来说，层次聚类通过 计算不同类别数据点间的相似度 来创建一棵有层次的嵌套聚类树。层次聚类的好处是不需要指定具体类别数目的，其得到的是一颗树，聚类完成之后，可在任意层次横切一刀，得到指定数目的簇。 按照 层次分解是自下而上，还是自顶向下
转载
2023-10-17 14:48:07
136阅读
层次分析法（AHP）1.算法简述与原理分析 层次分析法是一种主观赋值评价方法也是一个多指标综合评价算法，常用于综合评价类模型。层次分析法将与决策有关的元素分解成目标、准则、方案等多个层次，并在此基础上进行定性和定量分析，是一种简单、实用的算法。 原理：是在分析一个现象或问题之前，首先将现象或问题根据他们的性质分解为相关因素，并依据因素之间的关系形成一个多层次的结构模型。然后通过经验或专家来判断低层
转载
2024-02-04 00:28:09
415阅读
disp('请输入判断矩阵A(n阶)');
A=input('A=');
[n,n]=size(A);
x=ones(n,100);
y=ones(n,100);
m=zeros(1,100);
m(1)=max(x(:,1));
y(:,1)=x(:,1);
x(:,2)=A*y(:,1);
m(2)=max(x(:,2));
y(:,2)=x(:,2)/m(2);
p=0.0001;i=2;k
转载
2020-03-01 17:51:00
321阅读
主函数部分A=input("请输入准则层矩阵：\n");%A为因素层的成对比较矩阵yizhi=YiZhiXingJianYan(A)%%判断是否是一致性矩阵,CI存放了每个矩阵的CI值weight=TeZhengZhiWeight(A)%%求出来准则层各个因素的权重 存放在weight中[n,l]=size(A);B=cell(1,n); %用来存储每个因素下的成对比较矩阵RIAll = [0,0
转载
2023-07-04 19:54:51
0阅读
一·、模型介绍 层次分析法（AHP）是美国运筹学家萨蒂于上世纪70年代初，为美国国防部研究“根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配”课题时，应用网络系统理论和多目标综合评价方法，提出的一种层次权重决策分析方法。 层次分析法是一种解决多目标的复杂问题的定性与定量相结合的决策分析方法。该方法将定量分析与定性分析结合起来，用决策者的经验判断各衡量目标之间
转载
2023-06-12 15:22:52
157阅读
文章目录【 1. 层次分析法简介 】【 2. 层次分析法原理 】【 3. 层次分析法步骤 】1. 建立层次结构模型2. 成对比较矩阵3. 一致性检验【 4. 模型求解范例 】【 5. Matlab描述 】 【 1. 层次分析法简介 】层次分析法（AHP） ： 美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂于上世纪70年代初，为美国国防部研究 “根据各个工业部门对国家福利贡献大小而进行电力分配” 课题时，应用网络
转载
2023-12-13 01:28:43
120阅读
先输入一个矩阵Aclear;clc disp('请输入判断矩阵A： ')% A = input('判断矩阵A=')%我这里以一个矩阵A为例，大家在用的时候可以把下面这个矩阵A换掉 A =[1 1 4 1/3 3; 1 1 4 1/3 3; 1/4 1/4 1 1/3 1/2; 3 3 3 1 3; 1/3 1/3 2 1/3 1]计算一致性比例CR
转载
2024-06-12 11:04:41
83阅读
层次分析法（AHP）模型的特点就是通过搭建递阶的层次结构，把我们生活中的判断事件转化到两两比较层次上面，从而把难于定性的判断来变为可实现数据操作的重要程度方面。在实际情况下，决策者可使用层次分析法（AHP）来进行方案类问题的决策，从而来实现提高决策的可行性、有效性和可靠性，其本质是一种思维方式，把较为复杂的问题分解成为多个准则层因素，将这些因素按两两比对关系来形成递阶层次结构，通过两两比对的方法来
转载
2023-08-01 14:38:25
307阅读
层次分析法的应用场景AHP的本质是根据人们对事物的认知特征，将感性认识进行定量化的过程。 主要有以下场景：评价、评判类的题目。例如：奥运会的评价、彩票方案的评价、城市空气质量分析等资源分配和决策类的题目。例如：方案的选择问题，旅游景点的选择、电脑的选择、学校的选择等，可以转化为评价类题目一些优化问题，特别是多目标优化问题。多目标规划借助层次分析法确定各个目标的权重，从而将多目标规划问题转化为可以求
转载
2023-11-02 09:27:13
108阅读
# 层次分析法Python实现
层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）是一种用于多目标决策的数学方法，它将决策问题分解成一系列层次结构，通过对各个因素进行比较和权重分配，最终得出最优决策。在实际应用中，AHP被广泛应用于项目评估、投资决策、人员选拔等领域。
本文将介绍如何使用Python实现层次分析法，通过代码示例演示AHP的具体过程。
## AHP基本原
原创
2024-06-16 04:35:50
242阅读
例 10.2 （续例 10.1）利用层次分析法对 10 个学生进行评价排序。 用层次分析法进行评价，实际上就是求指标变量 的 权重向量 就会首先给出指标 重要性的两两比较判断矩阵。 C = [ [1.,2.,4.,4.,4.,6.,6.,6.],[1/2,1.,2.,2.,2.,3.,3.,3.], [1/4,1/
原创
2023-02-19 10:24:46
545阅读
解决评价类问题常用方法之一 适用于指标数据未知且评价的决策层不多的情况. #一、确定评价指标 根据题目中的背景材料、常识以及网上搜集到的参考资料进行结合，从中筛选出最合适的指标。（优先在别人发表的论文中寻找指标） #二、画出层次结构图 #三、确定每个指标所占的权重 ##1.对于同一层次的各元素关于上 ...
转载
2021-10-23 18:19:00
1240阅读
2评论
