一、层次分析法 AHP 学习笔记主要用于解决多因素的评价类问题。例如高考填报志愿时，需要考虑到学习氛围，校园景色，男女比例等等。法一根据权重计算得分 优点：计算量小 缺点：片面，不周全直接考虑各因子对因素有多大程度影响时，常常会因考虑不周，而使决策者提出与他实际认为的重要性程度不相一致的数据 --《数学建模算法与应用》法二分而治之，两两指标互相比较表中数据代表相对重要性程度，如花费比景色稍微重要，
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2024-07-21 16:45:51
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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
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2023-08-12 22:30:30
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文章目录1 建模步骤2 层次结构模型3 构建成对比较矩阵4 实际问题解决5 代码和结果分析5.1 代码 15.2 代码 25.3 分析1 建模步骤运用层次分析法建模，大体上可按下面四个步骤进行：建立递阶层次结构模型；构造出各层次中的所有判断矩阵；
原创
2022-03-01 14:48:02
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文章目录1 建模步骤2 层次结构模型3 构建成对比较矩阵4 实际问题解决5 代码和结果分析5.1 代码 15.2 代码 25.3 分析1 建模步骤运用层次分析法建模，大体上可按下面四个步骤进行：建立递阶层次结构模型；构造出各层次中的所有判断矩阵；层次单排序及一致性检验；层次总排序及一致性检验。2 层次结构模型层次分析法是用来根据多种准则，或是说因素从候选方案中选出最优的一种数学方法3 构建成对比较矩阵准则层的五个因素比较矩阵4 实际问题解决Bi是三个地点关于准则层的比较矩阵
原创
2021-06-10 17:04:09
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层次分析法是数学建模最基础的模型之一，主要用于解决评价类问题。 解决评价类问题，应首先考虑以下三个问题：①我们评价的目标是什么②我们达到目标有哪几种具体方案③评价的准则或者是指标是什么 &
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2023-09-21 09:27:42
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文章目录前言一、主体——ccfx.m二、函数1. ccfx_1.m2. check.m3. ccfx_2.m 前言本篇是学习清风的B站课程后完善的层次分析法的Matlab代码，记录下来，也方便自己以后看提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、主体——ccfx.m% 层次分析法
%% 输入判断矩阵
clear;clc;
judge_matric=input('请输入判断矩阵：');
di
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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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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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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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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层次分析法（AHP）是把问题条理化、层次化，构造出一个有层次的结构模型的方法。比如要选择旅游地，有3个选择方案，苏杭、北戴河和桂林。选择过程需要考虑多个因素，比如景色、费用、居住、饮食和旅途。1.分为目标层（选择旅游地），准则层（景色、费用、居住、饮食和旅途）和方案层（苏杭、北戴河和桂林）。层次结构模型如图所示： 2.构造判断矩阵 标度是主观判断的，不同人造出来的矩阵可能不一样
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2023-06-15 03:52:15
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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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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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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。
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2023-08-12 22:26:53
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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
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2023-10-01 13:58:40
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一、模型背景数据包络分析是线性规划模型的应用之一，常被用来衡量拥有相同目标的运营单位的相对效率。数据包络分析是一种基于线性规划的用于评价同类型组织(或项目）工作绩效相对有效性的特殊工具手段。这类组织例如学校、医院、银行的分支机构、超市的各个营业部等，各自具有相同(或相近)的投入和相同的产出。衡量这类组织之间的绩效高低，通常采用投入产出比这个指标，当各自的投入产出均可折算成同一单位计量时，容易计算出
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2024-01-16 00:51:32
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差异分析法-—探究计划与现实之间产生差距的原因差异分析是一种对“计划”与“实际结果”进行比较，并分析差距产生原因的方法。很多时候，你虽然实行了商业计划，但现实还是困在了预算和成本上，没能达到理想的效果。这种事很常见。这时，重要的是找出问题的根源。想高效运转PDCA循环，必须在“DO（实行）”之后迅速进行“CHECK（检验）”，在此基础上寻找更好的改善方案，然后再付诸实践。然而，只看整
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2024-01-11 17:05:42
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随着客服中心的规范化、精细化管理成为行业发展方向，数据分析在运营管理及决策支撑中扮演了越来越重要的角色，很多客服中心认识到数据分析的重要性并积极开始追求各种复杂数据分析技术的应用，但效果往往不佳。其实，笔者认为就国内客服中心运营管理的发展状态而言，能够熟练运用基础的数据分析方法就能够解决运营管理中的大部分问题。分析方法的优劣不在于数学复杂度或者理论高度，而应该注意的是能否科学有效地达到分析目的。
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2023-09-15 08:52:47
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社群精选话题第19期差异分析法案例解析爱数据学院分享：差异分析法-—探究计划与现实之间产生差距的原因差异分析是一种对“计划”与“实际结果”进行比较，并分析差距产生原因的方法。很多时候，你虽然实行了商业计划，但现实还是困在了预算和成本上，没能达到理想的效果。这种事很常见。这时，重要的是找出问题的根源。想高效运转PDCA循环，必须在“DO（实行）”之后迅速进行“CHECK（检验）”，在此基础上寻找更好
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2021-04-14 22:36:02
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数据包络分析副本数据包络分析一个带有模型的综合文本应用，参考和DEA-解答器副本WILLIAMW. COOPER（人名）Universityof Texas at Austin, U.S.A.（美国的一个大学）LAWRENCEM.SEIFORD（人名）Universityof Michigan,U.S.A（美国的一个大学）KAORUTONE（人名）NationalGraduate Institut
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2024-01-30 22:19:19
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