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这段代码是用于实现AHP(层次分析法)的权重计算。下面是代码的解释: 数据读入:
- M6 ]6 q' Y$ }+ Q7 h( K- 将评判矩阵以矩阵形式存储在变量A中。评判矩阵A大小为n x n,其中n为矩阵的维度。
! Q5 H/ P+ {' u/ A; Z
一致性检验和权向量计算:
: v) L. P- ]# T+ c- 使用特征值分解(eig函数)对评判矩阵A进行分解,得到特征向量和特征值。
- 从特征值中提取最大特征值r。
- 计算一致性指标CI,通过计算(r-n)/(n-1)得到。
- 构建一致性比例指标RI(随机一致性指标)的参照表。
- 计算一致性比例CR,通过计算CI除以RI的最后一个值得到。
- 判断一致性检验结果CR是否小于0.10,若小于,则通过,否则不通过。
+ B( U5 h; ^" d
权向量计算: ; e4 F) z; `- E- A2 O% W1 I: v
- 将特征向量的第一列除以该列的和,得到权向量w。
- 将权向量w转置,使其变成行向量。
9 O |0 \, `6 H
结果输出:
& { g* Y7 V6 H* J- 输出一致性指标CI、一致性比例CR、一致性检验结果、特征值r和权向量w的结果。
- E6 \9 q( \) Y. U* K
该代码假设评判矩阵A已经提前定义好。如果要使用自定义的评判矩阵,请修改变量A的值。1 }2 h3 j, D) Z# F6 X4 M1 ^9 t7 @
. F T: I" M z$ ^) k( D
" X. \! f6 d$ Q' v% g5 \5 G) U8 w% C( o1 q
. [) l3 \, e4 y& _; U. J; o& Y* M" F
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