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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:
# j4 E/ J8 S2 ~- 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。$ t0 { x* K% A0 J: C
一致性检验和权向量计算: A% v5 T' { M$ f. b6 O) 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。4 X* O: @3 m- c- L2 M) e" i
权向量计算:
. }. Z1 ]$ r& t8 m1 e- 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。
* {! R- V/ P9 G
结果输出: : H% b4 O ?% U0 a; B) H4 `
- 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。
7 A7 ]8 |/ c% y2 Y. 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。% D- ?$ z1 c+ G, A; B2 Q1 K7 w
+ j. O s% `# G& g4 d1 Y/ r" p
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5 X9 G* C1 g3 e% e& `( U0 ~
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