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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: - M; z, V7 c+ ^9 t' S3 u# P% b
- 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。# K- K; G2 m4 n2 b
一致性检验和权向量计算: , U- H9 t( Y& P
- 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。$ p0 c8 J* v+ q7 X) q0 z
权向量计算:
* [: D$ N c: g& p9 I" O- 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。
" ^0 @; t5 Z3 P# Q3 g
结果输出: . B- N/ i: Q w1 _
- 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。
, S( k. q1 U0 C& k5 S
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。
( _! X( I& g8 F k$ c1 [* g- X( Z* B) ]: Q* g$ c/ B
% C0 I8 x) |6 u6 C0 s: m6 L0 k, U
( l# d3 m0 y( ]/ Q
2 o) D& B; G% s5 N |