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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:
4 m* v# o" ]2 U/ k- 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。5 @9 ^" G y3 r1 J- }: G+ y) C
一致性检验和权向量计算:
8 I7 M6 m# @* W: p( e1 y1 K- 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。
1 y, y C- I! B% g( Y
权向量计算: + {& w( W8 ^% e% O
- 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 c9 p+ {6 a( ~' |$ _
结果输出: + S2 r& h/ m5 w
- 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。9 X( t: j% f. p6 y) k8 q
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。" M/ j' W1 B" h
% h; B# h2 h2 n) C- ~
6 B+ J/ E! C3 V- t) k. `2 w
1 v. P% A2 N; i, e) `# Y
* e& [+ Q' Y0 P+ K. P6 i$ y T |