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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:
6 |& W! b) C+ b( R9 X- 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。
. P; y9 O) {+ T! i. `1 {
一致性检验和权向量计算:
' }( U# ]9 d) S3 B; R& ~. ~- 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。. v: C4 u# z, x8 V, Z, q; q
权向量计算:
' f( W1 ^+ N5 |( o! x* J4 K- 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。' V5 H% o' K+ [5 l \ n' j. U
结果输出: ! ?$ t" G9 g' {& N4 G, d9 p0 I0 }
- 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。" X" e; {& B$ b& ^7 f9 o$ w* N
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。
& T0 f. a) d) T; a1 b' |: K) a& C! I* R1 w* \+ o3 c
( r! t8 V' G% g, e: p8 A* t5 W1 E. M9 T# t) ~
; }" W; k6 K: m& N% m$ k4 O
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