以下是一个完整的层次分析法Python代码实现,包括构建判断矩阵、一致性检验以及计算权重等步骤。 1. 构建判断矩阵 判断矩阵是层次分析法的核心,用于表示各元素之间的相对重要性。通常使用NumPy库来构建和操作矩阵。 python import numpy as np 2. 一致性检验 在进行权重计算之前,需要对判断矩阵进行一致性检验,以确保...
importpandasaspdimportnumpyasnpfromfunctoolsimportreduce#定义两个元素相乘importmathdefchf(x,y):returnx*y#1.2方法二,部分录入矩阵内容#1.2.1构建对角线为1的矩阵n=int(input("请输入维度数n,代码将根据输入数据构建n维矩阵,按回车键完成录入"))matrix_initial=np.eye(n)#1.2.2填写矩阵值forjinrange(0,n-1...
层次分析法是建立递阶层次结构,通过比较评价准则(评价指标)的两两重要程度对评价方案(评价对象)进行综合评价的方法 递阶层次结构从上到下一般包括“目标层”、“准则层”、“方案层” 举个例子:我们计划在周末观看一部超英电影 “目标层”——选择一部超英电影 “准则层”——票价、剧情、特效、演员 “方案层”...
构造判断矩阵:通过比较不同元素的重要性,建立相应的判断矩阵。 计算权重:通过特征值法或几何平均法,计算各层次元素的权重。 一致性检验:检验判断矩阵的一致性,以确保比较的合理性。 综合评价:将各层次权重和方案评价量化,得出最终的决策结果。 示例代码 以下是一个简单的Python代码示例,使用AHP方法进行决策分析。在我...
AHP(层次分析法) 层次分析法(The analytic hierarchy process)简称AHP,在20世纪70年代中期由美国运筹学家托马斯·塞蒂(TLsaaty)正式提出。它是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法。由于它在处理复杂的决策问题上的实用性和有效性,很快在世界范围得到重视。它的应用已遍及经济计划和管理、能源政策和分配...
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1、Matlab相关代码 2、Python相关代码 一、模型引出 1、问题的提出 层次分析法是评价决策类中一个比较常用的方法,很多留意美赛赛题的小伙伴们就会发现,在美赛EF类题目的历年O奖论文中,层次分析法出现的概率是非常高的。层次分析法呢一般是针对评价决策类的题目,让我们评价或选择一个可能更好、更优的政策及方案,那...
层次分析法是指将一个复杂的多目标决策问题作为一个系统,将目标分解为多个目标或准则,进而分解为多指标(或准则、约束)的若干层次,通过定性指标模糊量化方法算出层次单排序(权数)和总排序,以作为目标(多指标)、多方案优化决策的系统方法。 层次分析法是将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备投方案的...
简介: AHP层次分析法Python代码:让AHP帮你选一个最符合你的礼物 前言 送什么礼物才能让女人满意,男人苦不堪言。像我这种有选择恐惧症的,每当节日来临一堆东西摆在面前都不知道挑啥(bushi,确实我还没有女友,落泪)。干脆就整个AHP帮咱挑选一个适合送给对象或者自己(也要爱自己喔~)的礼物,AHP原理其实都不需要理解...
层次分析法(AHP)在Python中的实现 层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)是一种用于多标准决策分析的结构化技术。它通过将复杂的决策问题分解为多个层次的问题,使得决策者能够以简单的方式做出更为合理的选择。AHP合并了定性和定量的比较,从而量化主观判断。