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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:
2 q2 K: f( N0 ^& f, a Y- 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。
% J& `# E6 R' n
一致性检验和权向量计算: " d( B' n H# a' i$ o( M
- 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。
) k! k+ q% X& @8 p' _' B
权向量计算: 9 N; d" j/ @# f+ X" 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。
7 V3 A- p$ N3 t0 z
结果输出:
Y! }8 X" z6 L+ }# D- 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。
' f& [! b* r3 o0 C' ^0 D+ H# b
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。- d6 `5 j- R0 s, ]" G! y- B
2 O5 L& C# l, z. q: e2 ^: c8 Y2 M6 l/ v8 ?3 b% _
1 U/ s5 i6 j1 R, G& `6 r$ f8 c
B: R; ?; ? d |