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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:
0 c$ `+ b! [) M0 |- }3 `3 a- 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。
; T* e- E7 b: Q4 R; ^( s
一致性检验和权向量计算:
0 a; i2 O/ m' }3 T- 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。
3 d% l, z# F" E A; t' u
权向量计算: 1 ]2 Y1 ~8 K% U; }; K z+ F
- 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 Q% C0 m8 F5 b L' n
结果输出:
0 @4 [4 l& A4 k# ^7 z- 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。# f4 R) P: b' q/ r- j
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。7 Y( Z# ~: c9 Q/ C. E/ _4 ^
& Y) F9 I1 H! k* e
% D) E; |" P- f: |, _, E+ a% L9 {
0 E; H9 r+ n2 \4 V; ~7 a( W5 h! X( L5 u2 p( \( @7 O V
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