層次分析法matlab實現(xiàn)

1、ause,層次分析法matlab實現(xiàn)disp(請輸入判斷矩陣A(n階);A=input(A=);n,n=size(A);x=ones(n,100);y=ones(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);whilekpi=i+1;x(:,i)=A*y(:,i-1);m(i)=max(x(:,i);y(:,i)=x(:,i)/m(i);k=abs(m(i)-m(i-1);end

2、a=sum(y(:,i);w=y(:,i)/a;t=m(i);disp(w);disp(t);%以下是一致性檢驗CI=(t-n)/(n-l);RI=O00.520.891.121.261.361.411.461.491.521.541.561.581.59;CR=CI/RI(n);ifCR0.1disp(組合一致性不通過，請重新評分)returnend%下面根據(jù)比較陣的結(jié)果進(jìn)行組合result=EigOfOpt*EigOfCri;resultfunctionf=AHP1(dim,CmpMatrix)RI=000.580.901.121.241.321.411.451.491.51;%判斷該比較

3、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應(yīng)的特征向量tempNum=D(1,1);pos=1;forh=1:dimifD(h,h)tempNumtempNum=D(h,h);pos=h;endendeigVector=V(:,pos);maxeig=D(pos,pos);maxeigdimCI=(maxeig-dim)/(dim-l);CR=CI/RI(dim);ifCR0.1disp(準(zhǔn)則對目標(biāo)影響度評分生成的矩陣不是一致陣，請重新評分)returnendCI%歸一化sum=0;forh=1:dimsum=s

4、um+eigVector(h);endsumpause,forh=1:dimeigVector(h)=eigVector(h)/sum;endf=eigVector;CI;層次分析法的應(yīng)用在應(yīng)用層次分析法研究問題時，遇到的主要困難有兩個：（i）如何根據(jù)實際情況抽象出較為貼切的層次結(jié)構(gòu)；（ii）如何將某些定性的量作比較接近實際定量化處理。層次分析法對人們的思維過程進(jìn)行了加工整理，提出了一套系統(tǒng)分析問題的方法，為科學(xué)管理和決策提供了較有說服力的依據(jù)。但層次分析法也有其局限性，主要表現(xiàn)在：（i）它在很大程度上依賴于人們的經(jīng)驗，主觀因素的影響很大，它至多只能排除思維過程中的嚴(yán)重非一致性，卻無法排除決策

5、者個人可能存在的嚴(yán)重片面性。（ii）比較、判斷過程較為粗糙，不能用于精度要求較高的決策問題。AHP至多只能算是一種半定量（或定性與定量結(jié)合）的方法。AHP方法經(jīng)過幾十年的發(fā)展，許多學(xué)者針對AHP的缺點進(jìn)行了改進(jìn)和完善，形成了一些新理論和新方法，像群組決策、模糊決策和反饋系統(tǒng)理論近幾年成為該領(lǐng)域的一個新熱點。在應(yīng)用層次分析法時，建立層次結(jié)構(gòu)模型是十分關(guān)鍵的一步?，F(xiàn)再分析一個實例，以便說明如何從實際問題中抽象出相應(yīng)的層次結(jié)構(gòu)。例2挑選合適的工作。經(jīng)雙方懇談，已有三個單位表示愿意錄用某畢業(yè)生。該生根據(jù)已有信息建立了一個層次結(jié)構(gòu)模型，如下圖所示。目標(biāo)層A工作滿意程度Ci戶乞匕_方案層C|工作1|工作2

6、|工作3|1/21/21/21/2B41/41/41/511/31/3B5111/3311B62223313（方案層）BCCCBCCC11232123C11/41/2C11/41/511C4123C411/22C321/31BCCCBCCC31234123C1131/3C111/35C21/317C2317C331/71C31/51/71BCCCBCCC51236123C1117C1179C2117C21/711C31/71/71C31/911層次總排序）如下表所示。準(zhǔn)則研究課題發(fā)展前途待遇同事情況地理位置單位名氣總排序權(quán)值準(zhǔn)則層權(quán)值0.15070.17920.18860.04720.1464

7、0.2879方案層工作10.13650.09740.24260.27900.46670.79860.3952單排序工作20.62500.33310.08790.64910.46670.10490.2996權(quán)值工作30.23850.56950.66940.07190.06670.09650.3052根據(jù)層次總排序權(quán)值，該生最滿意的工作為工作1。計算程序如下：clca=1,1,1,4,1,1/21,1,2,4,1,1/21,1/2,1,5,3,1/21/4,1/4,1/5,1,1/3,1/31,1,1/3,3,1,12,2,2,3,3,1;x,y=eig(a);eigenvalue=diag(y)

8、;lamda=eigenvalue(1);ci1=(lamda-6)/5;cr1=ci1/1.24w1=x(:,1)/sum(x(:,1)b1=1,1/4,1/2;4,1,3;2,1/3,1;x,y=eig(b1);eigenvalue=diag(y);lamda=eigenvalue(1);ci21=(lamda-3)/2;cr21=ci21/0.58w21=x(:,1)/sum(x(:,1)b2=11/41/5;411/2;521;x,y=eig(b2);eigenvalue=diag(y);lamda=eigenvalue(1);ci22=(lamda-3)/2;cr22=ci22/0.

9、58w22=x(:,1)/sum(x(:,1)b3=131/3;1/311/7;371;x,y=eig(b3);eigenvalue=diag(y);lamda=eigenvalue(1);ci23=(lamda-3)/2;cr23=ci23/0.58w23=x(:,1)/sum(x(:,1)b4=11/35;317;1/51/71;x,y=eig(b4);eigenvalue=diag(y);lamda=eigenvalue(1);ci24=(lamda-3)/2;cr24=ci24/0.58w24=x(:,1)/sum(x(:,1)b5=117;117;1/71/71;x,y=eig(b5);eigenvalue=diag(y);lamda=eigenvalue(2);ci25=(lamda-3)/2;cr25=ci25/0.58w25=x(:,2)/sum(x(:,2)b6=179;1/711;1/911;x,y=eig(b6);eigenvalue=diag(y);lamda=ei