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
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2023-07-04 19:54:51
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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
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2020-03-01 17:51:00
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之前上课小作业要让用层次分析法分析一个案例，因为计算繁琐，就整巴了一个python的代码，发上来记录一下：import numpy as np
class AHP:
"""
相关信息的传入和准备
"""
def __init__(self, array):
## 记录矩阵相关信息
self.array = array
## 记录矩阵大小
self.
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2023-08-20 20:05:34
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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
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层次分析法徐大广kemovi层次分析法应用举例层次分析法用于定量解决生活中的决策问题，或最优问题接下来，请允许我通过一个例子来简单介绍层次分析法，我将用尽可能通俗的语言去描述它。首先提出问题：小广计划去买一部手机，现在有小米10，Mate40Pro，iPhone12ProMax三部手机他比较喜欢，犹豫这不知道买哪个，现需你给他一个定量的方案，告诉他买哪个比较好。下面分析题目：见到问题我们判断用层次
原创
2021-03-25 09:23:41
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这个题目整个解法都不是特别标准，只是给大家一个层次分析法的思想
原创
2021-07-02 14:20:11
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##层次分析法简介 层次分析法，简称AHP，是指将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。该方法是美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂于20世纪70年代初，在为美国国防部研究"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 ...
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2021-07-22 14:20:00
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如果大家发现文章中有任何错误，欢迎在留言区批评指正，我也会持续更新有关数学建模学习的笔记。目录一、算法简介二、问题分析及理论基础层次分析法的思想：一致性检验步骤：计算权重：1、算术平均法2、几何平均法：求几何平均值 3、特征值法：总结：层次分析法步骤三、层次分析法的缺点四、代码实现五、例题 耳机挑选问题一、算法简介 层次分析法（The analyti
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2023-10-01 17:01:28
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上篇k-means算法却是一种方便好用的聚类算法，但是始终有K值选择和初始聚类中心点选择的问题，而这些问题也会影响聚类的效果。为了避免这些问题，我们可以选择另外一种比较实用的聚类算法-层次聚类算法。顾名思义，层次聚类就是一层一层的进行聚类，可以由上向下把大的类别（cluster）分割，叫作分裂法；也可以由下向上对小的类别进行聚合，叫作凝聚法；但是一般用的比较多
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2023-12-01 19:11:52
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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
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2024-01-25 16:32:53
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基于层次的聚类算法（Hierarchical Clustering）当不知道应该分为几类时，使用层次聚类比较适合。层次聚类会构建一个多层嵌套的分类，类似一个树状结构。可以选择一个聚类数量，根据需求对树状图中画一条水平线,得到对应的聚类。但层次聚类法容易受到噪声和数据维度过高的影响。自底向上的聚类从点作为个体簇开始，迭代时每一步合并两个最接近的簇，直到所有样本合并为一簇。算法步骤：每个样本点自成一类
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2023-12-25 06:26:56
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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 ...
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2021-10-23 18:19:00
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这里只实现了因素只有一级的情况。准备工作 1. 头文件、矩阵数组等声明#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#define maxResolutionNumber 128 //最大解决方案数
#define maxFactorNumber 128 //最大因素个数
float RI[
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2023-09-23 15:24:07
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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
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2023-11-22 17:33:38
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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
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2023-08-01 14:38:25
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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
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2023-11-02 09:27:13
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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
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2023-06-07 15:36:06
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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
层次分析法定义：将定性问题定量化处理的一种有效手段，具有系统化，层次化的分析方法。关键点：将指标整合到一起并找到可靠的支撑，在一定程度上降低主观性。基本思路：（1）个体内部属性排序 （2）个体间同一属性排序 （3）综合分析决定基本步骤：①建立层次结构模型（目标层，方案层，准则层） 需注意：1、上层对下层有支配作用。 2、同一层因素不存在支配关系。3、同层元素不超过9个。②构建成对比较阵 要比较n个
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2023-08-15 20:23:48
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## Python层次分析法总层次检验
### 引言
层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是一种多准则决策方法，用于解决具有多个评价指标和层次结构的决策问题。它通过对各个指标之间的比较和组织，计算权重，为决策者提供决策依据。在实际应用中，AHP被广泛应用于决策分析、资源配置、工程管理等领域。
本文将介绍Python中如何使用层次分析法进行总层次检验，
原创
2023-10-19 16:36:20
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