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  • 2022-01-30 20:19:23
    clear,clc   %层次分析法
    A = [1 1/2 1/3 1/2;
         2 1 1/2 1;
         3 2 1 2;
         2 1 1/2 1];            % 输入判断矩阵
    n = size(A,1);                          %方阵的行(列)数
    %% 特征值法求权重                                        
    [V,D] = eig(A);                          %V是特征向量, D是由特征值构成的对角矩阵
    max_eig= max(D(:));                      %求出矩阵A的最大特征值
    [r,c] = find(D==max_eig,1);              % 寻D中首个与最大特征值相等的元素的位置记录其行和列。
    w=V(:,c) ./ sum(V(:,c));                 % 对求出的特征向量进行归一化即可得到我们的权重
    disp('特征值法求权重的结果为:') 
    disp(w)        
    %% 计算一致性比例CR
    CI = (max_eig - n) / (n-1);                      %一致性指标CI
    RI=[0 0 0.58 0.9 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49]; %随机一致性指标RI              
    %注意:这里的RI最多支持 n = 10
    CR=CI/RI(n);
    disp('一致性指标CI=');disp(CI);
    disp('一致性比例CR=');disp(CR); 
    if CR<0.10
        disp('因为CR<0.10,所以该判断矩阵A的一致性可以接受!');
    else
        disp('注意:CR>=0.10,因此该判断矩阵A需要进行修改!');
    end
    score=[60 90 100 80]';%输入该人员各指标得分(转换为和权重一样的列向量)
    score_total=sum(w.*score);        %计算综合得分

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    41528d3028836879cd698677c3999917.gif层次分析法matlab源程序

    层次分析法 matlab 源程序 disp( 请输入判断矩阵 A(n 阶) );A=( 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=abs(m(2)-m(1));while kpi=i+1;x(:,i)=A*y(:,i-1);m(i)=max(x(:,i));y(:,i)=x(:,i)/m(i);k=abs(m(i)-m(i-1));enda=sum(y(:,i));w=y(:,i)/a;t=m(i);disp(w);disp(t);%以下是一致性检验CI=(t-n)/(n-1);RI=[0 0 0.52 0.89 1.12 1.26 1.36 1.41 1.46 1.49 1.52 1.54 1.56 1.58 1.59];CR=CI/RI(n);if CR0.1disp( 组合一致性不通过,请重新评分 )returnend%下面根据比较阵的结果进行组合result=EigOfOpt*EigOfCri;result function f=AHP1(dim,CmpMatrix) RI=[0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51]; %判断该比较阵是不是一致阵%判断该比较阵是不是一致阵[V,D]=eig(CmpMatrix);%求得特征向量和特征值%求出最大特征值和它所对应的特征向量tempNum=D(1,1);pos=1;for h=1:dimif D(h,h)tempNumtempNum=D(h,h);pos=h;endend eigVector=V(:,pos);maxeig=D(pos,pos);maxeigdim CI=(maxeig-dim)/(dim-1);CR=CI/RI(dim);if CR0.1disp( 准则对目标影响度评分生成的矩阵不是一致阵,请重新评分 )returnendCI%归一化sum=0;for h=1:dimsum=sum+eigVector(h);endsumpause,for h=1:dimeigVector(h)=eigVector(h)/sum;endf=[eigVector;CI];

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  • 层次分析法matlab程序举例》由会员分享,可在线阅读,更多相关《层次分析法matlab程序举例(4页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、层次分析法程序举例:A=1 1/7 1/5 2 4 1/3;7 1 3 5 5 3;5 1/3 1 5 5 3;1/2 1/3 1/...

    《层次分析法matlab程序举例》由会员分享,可在线阅读,更多相关《层次分析法matlab程序举例(4页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。

    1、层次分析法程序举例:A=1 1/7 1/5 2 4 1/3;7 1 3 5 5 3;5 1/3 1 5 5 3;1/2 1/3 1/5 1 2 1/3;1/4 1/5 1/5 1/2 1 1/5;3 1/3 1/3 3 5 1;v,d=eig(A);eigenvalue=diag(d);lamda=max(eigenvalue);cil=(lamda-6)/5;crl=cil/1.26;w1=v(:,1)/sum(v(:,1)挑选合适的工作。经双方恳谈,已有三个单位表示愿意录用某毕业生。该生根据已有信息建立了一个层次结构模型,如下图所示。 程序:A=1 1/7 1/5 2 4 1/3;7 1 。

    2、3 5 5 3;5 1/3 1 5 5 3;1/2 1/3 1/5 1 2 1/3;1/4 1/5 1/5 1/2 1 1/5;3 1/3 1/3 3 5 1;v,d=eig(A);eigenvalue=diag(d);lamda=max(eigenvalue);ci=(lamda-6)/5cr=ci/1.26w1=v(:,1)/sum(v(:,1)B1=1 1/4 1/2;4 1 3;2 1/3 1;v,d=eig(B1);eigenvalue=diag(d);lamda=max(eigenvalue);cil1=(lamda-3)/2cr1=cil1/0.52b1w=v(:,1)/sum(。

    3、v(:,1)B2=1 1/4 1/5;4 1 1/2;5 2 1;v,d=eig(B2);eigenvalue=diag(d);lamda=max(eigenvalue);cil2=(lamda-3)/2cr2=cil2/0.52b2w=v(:,1)/sum(v(:,1)B3=1 1/2 2; 2 1 3;1/2 1/3 1;v,d=eig(B3);eigenvalue=diag(d);lamda=max(eigenvalue);cil3=(lamda-3)/2cr3=cil3/0.52b3w=v(:,1)/sum(v(:,1)B4=1 1/3 5; 3 1 7;1/5 1/7 1;v,d=e。

    4、ig(B4);eigenvalue=diag(d);lamda=max(eigenvalue);cil4=(lamda-3)/2cr4=cil4/0.52b4w=v(:,1)/sum(v(:,1)B5=1 1 7;1 1 7;1/7 1/7 1;v,d=eig(B5);eigenvalue=diag(d);lamda=max(eigenvalue);cil5=(lamda-3)/2cr5=cil5/0.52b5w=v(:,1)/sum(v(:,1)B6= 1 7 9;1/7 1 1;1/9 1 1;v,d=eig(B6);eigenvalue=diag(d);lamda=max(eigenvalue);cil6=(lamda-3)/2cr6=cil6/0.52b6w=v(:,1)/sum(v(:,1)q=0.0091 0.0123 0.0046 0.0324 -6.6613e-016 0.0035 0.0068;r=cr1 cr2 cr3 cr4 cr5 cr6;pp=w1.*qqq=w1.*r。

    展开全文
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  • 层次分析法matlab代码及使用方法

    万次阅读 多人点赞 2019-05-11 23:26:09
    某决策人用成对比较,得到成对比较阵如下: [1,2,7,5,5; 1/2,1,4,3,3; 1/7,1/4,1,1/2,1/3; 1/5,1/3,2,1,1; 1/5,1/3,3,1,1] 其中的x1=1;x2=2;x3=7;x4=5;x5=5; 怎么来的呢? 。。。。。。。。。。。。 其实...
    clc;
    clear;
    disp('请输入判断矩阵A');     %111111111
    A=input('A=');
    [m,n]=size(A);                     %获取指标个数
    RI=[0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51];
    R=rank(A);                         %求判断矩阵的秩
    [V,D]=eig(A);                      %求判断矩阵的特征值和特征向量,V特征值,D特征向量;
    tz=max(D);
    B=max(tz);                         %最大特征值
    [row, col]=find(D==B);             %最大特征值所在位置
    C=V(:,col);                        %对应特征向量
    CI=(B-n)/(n-1);                    %计算一致性检验指标CI
    CR=CI/RI(1,n);   
    if CR<0.10
        disp('CI=');disp(CI);
        disp('CR=');disp(CR);
        disp('对比矩阵A通过一致性检验,各向量权重向量Q为:');
        Q=zeros(n,1);
        for i=1:n
            Q(i,1)=C(i,1)/sum(C(:,1)); %特征向量标准化
        end
        Q                              %输出权重向量
    else
        disp('对比矩阵A未通过一致性检验,需对对比矩阵A重新构造');
    end
    

    本代码只需要在提示输入处,输入构成的比较矩阵 就会输出各指标的权重值。
    例子: 选拔干部考虑5个条件:品德x1,才能x2,资历x3,年龄x4,群众关系x5。某决策人用成对比较法,得到成对比较阵如下:
    [1,2,7,5,5;
    1/2,1,4,3,3;
    1/7,1/4,1,1/2,1/3;
    1/5,1/3,2,1,1;
    1/5,1/3,3,1,1]
    其中的x1=1;x2=2;x3=7;x4=5;x5=5; 怎么来的呢?
    。。。。。。。。。。。。 其实这些x的值就是由决策人决定了,对应值也就是决策人认为的重要性了

    展开全文
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    2018-10-23 17:57:42
    层次分析法程序,用者应该注意的是对数据的标准化处理有多样性,自己可以根据自己的情况合适修改相应的代码部分,本代码采用的是归一化处理
  • 数学建模-层次分析法matlab程序举例.zip

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