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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:
* a* P" m8 u+ ~: B- 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。
1 {1 W' t) v: f! _* T
一致性检验和权向量计算:
/ P) @4 z9 s% L( O- 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。
7 S9 h8 L* \) z1 `! u4 c) [& d
权向量计算:
, M J# A; g, [0 x- 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。& a) E4 j# @% a& s" i
结果输出:
* T0 s. A; q+ t- @( U- 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。* b- o0 J8 L3 B/ _3 L# s
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。
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0 q0 k( z+ x' a. l/ k4 r: M4 m0 w9 }- ~" T. A' ?8 `" w
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