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
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（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
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
转载
2023-10-01 17:01:28
144阅读
# 层次分析法在Java中的实现
层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）是一种用于处理复杂决策问题的多标准决策工具。通过将复杂问题分解成更简单的层次结构，AHP能够帮助我们进行多指标评估。下面，我们将介绍如何在Java中实现层次分析法。
## 流程概述
在进行层次分析法时，我们可以将整个过程简明地归纳为以下步骤：
| 步骤 | 描述
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
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.
转载
2023-08-20 20:05:34
152阅读
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
一、层次分析法原理层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）由美国运筹学家托马斯·塞蒂（T. L. Saaty）于20世纪70年代中期提出，用于确定评价模型中各评价因子/准则的权重，进一步选择最优方案。该方法仍具有较强的主观性，判断/比较矩阵的构造在一定程度上是拍脑门决定的，一致性检验只是检验拍脑门有没有自相矛盾得太离谱。二、代码实现需要借助Python的numpy
转载
2023-08-12 22:30:30
121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
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
## 层次分析法（AHP）简介
层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）是一种用于决策分析和复杂问题解决的多准则决策方法。它通过构建多层次的决策模型，将复杂问题拆解为相对简单的结构，并通过问卷调查等方式为各个要素打分，从而帮助决策者做出更加科学合理的选择。
### AHP的基本步骤
AHP通常包括以下几个步骤：
1. **构建层次结构**：将决策问题分解成
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
## Python层次分析法代码实现
### 1. 概述
在这篇文章中，我将教会你如何使用Python编写层次分析法的代码。层次分析法是一种用于多标准决策的方法，它能够帮助我们权衡不同因素的重要性，并做出相应的决策。
在本文中，我将为你提供一个完整的代码实现示例，并逐步解释每一步骤所需的代码和其意义。让我们开始吧！
### 2. 整体流程
下面是整个“python层次分析法代码”的流程图
原创
2023-09-06 03:23:17
187阅读
# 层次分析法（AHP）在Python中的实现
层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）是一种用于多标准决策分析的结构化技术。它通过将复杂的决策问题分解为多个层次的问题，使得决策者能够以简单的方式做出更为合理的选择。AHP合并了定性和定量的比较，从而量化主观判断。
## 层次分析法的基本步骤
层次分析法的基本步骤可以概括为以下几个方面：
1. **构建层
前言： 在前期，我们讨论了成功失败算法和黄金分割算法，那么这一期，我们来看看一种最为常见也最为简单的一维搜素方法——二分法当对收敛速度要求不是很高并且函数性质较好时，我们就可以采用两分法。具体做法如下：设函数在区间[a，b]上为具有一阶导数的单峰函数，且满足。令，如果，则最优解为。若，则令，区间被减半，重新开始。若，则令，区间被减半，重新开始，直到区间的长度小于事先给定的精度ε，或者ε为
