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:
H8 H6 f7 C7 q3 R3 N7 c V- 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。
9 @( p9 {; G6 m: ?/ v0 f: o- K* ?
一致性检验和权向量计算:
I& M, T8 k1 x) |8 g, ^- 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, T2 L$ \2 ]5 N/ V- D
权向量计算: 3 K' r3 a2 N4 P( G/ x/ b) V5 n
- 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。
2 r" n8 I& q7 f% }" L4 P/ l
结果输出: ^6 e' ^8 f: P/ R; i9 E9 c
- 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。' i; ~# f L6 Q: @2 Q$ @$ y
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。2 J" }6 y+ E/ y* v' g
: j# H8 G" S7 w/ z
`5 Z% p) W$ ?
, p- u; q, e2 z( t+ {& K6 O" X6 C! S' s) r/ F' j
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