層次分析法matlab源程序

1、層次分析法matlab源程序disp('請(qǐng)輸入判斷矩陣A(n階)')；A=i nput('A=');n,n =size(A);x=o nes( n,100);y=o nes( n,100);m=zeros(1,100);m(1)=max(x(:,1);y(:,1)=x(:,1);x(:,2)=A*y(:,1);m(2)=max(x(:,2);y(:,2)=x(:,2)/m(2);p=0.0001;i=2;k=abs(m (2)-m(1);while k>pi=i+1;x(:,i)=A*y(:,i-1);m(i)=max(x(:,i);y(:,i)=x(:,

2、i)/m(i);k=abs(m(i)-m(i-1);enda=sum(y(:,i);w=y(:,i)/a;t=m(i);disp(w);disp(t);%以下是一致性檢驗(yàn)Cl=(t-n)/(n-1);RI=0 0 0.52 0.89 1.12 1.26 1.36 1.41 1.46 1.49 1.52 1.54 1.561.58 1.59;CR=CI/RI( n);if CR<0.10disp('此矩陣的一致性可以接受r);disp('CI=');disp(CI);disp('CR=');disp(CR);endfunction AHPInit1(

3、x,y)%層次分析的初始化%默認(rèn)只有兩層x為準(zhǔn)則數(shù)，y為方案數(shù)%CToT為準(zhǔn)則對(duì)目標(biāo)生成的比較陣%EigOfCri為準(zhǔn)則層的特征向量%EigOfOpt為選項(xiàng)層的特征向量EigOfCri=zeros(x,1);%準(zhǔn)則層的特征向量EigOfOpt=zeros(y,x);標(biāo)準(zhǔn)dim=x;% 維度RI=0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51;%RI%生成成對(duì)比較陣for i=1:dimCToT(i,:)=input(' 請(qǐng)輸入數(shù)據(jù):');endCToT %輸出pause,tempmatrix=zeros(x+1);tempmat

4、rix=AHP1(dim,CToT);EigOfCri=tempmatrix(1:x);ci1=tempmatrix(1+x);EigOfCrici1pause,matrix=cell(x);%元胞數(shù)組ci=zeros(1,x);dim=y;for k=1:xmatrixk=zeros(dim,dim);%生成成對(duì)比較陣for i=1:dim請(qǐng)輸入數(shù)據(jù):');matrixk(i,:)=i nput('end%判斷該比較陣是不是一致陣tempmatrix=zeros(y+1);tempmatrix=AHP1(dim,matrixk);EigOfOpt(:,k)=tempmatri

5、x(1:y);ci(k)=tempmatrix(y+1);EigOfOpt(:,k) ci(k)pause, end%下面進(jìn)行組合一致性檢查RI=O 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51;CR=ci1/RI(x)+ci*EigOfCri/RI(y);CRif CR>0.1disp('組合一致性不通過，請(qǐng)重新評(píng)分')returnend%下面根據(jù)比較陣的結(jié)果進(jìn)行組合result=EigOfOpt*EigOfCri;resultfun ctio n f=AHP1(dim,CmpMatrix)RI=0 0 0.58 0.90

6、 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51;%判斷該比較陣是不是一致陣%判斷該比較陣是不是一致陣V,D=eig(CmpMatrix);%求得特征向量和特征值%求出最大特征值和它所對(duì)應(yīng)的特征向量tempNum=D(1,1);pos=1;for h=1:dimif D(h,h)>tempNumtempNum=D(h,h);pos=h;endendeigVector=V(:,pos);maxeig=D(pos,pos);maxeigdimCl=(maxeig-dim)/(dim-1);CR=CI/RI(dim);if CR>0.1disp('準(zhǔn)則對(duì)目標(biāo)影響度評(píng)分生成的矩陣不是一致陣，請(qǐng)重新評(píng)分')returnendCI%歸一化sum=0;for h=