下面是相应的Python代码: import numpy as np # 构建比较矩阵 matrix = np.array([[1, 1/2, 1/3, 1/4], [2, 1, 1/2, 1/3], [3, 2, 1, 1/2], [4, 3, 2, 1]]) # 归一化比较矩阵 n = matrix.shape[0] # 计算每个标准的权重 eig_val, eig_vec = np.linalg.eig(matrix) max...
层次分析法(AHP)Python实现mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzk0NDM4OTYyOQ==&mid=2247484211&idx=1&sn=bf3d9de7c827517246bdb111e91543f7&chksm=c3242fa1f453a6b7d5aa6f901622fbd166002bbf92111a407ea6e1ca58a4fb5b8c4271395bd8&token=882722330 =zh_CN#rd AHP(层次分析法)是一种用于多标准决策的定量...
5、进行一致性检验。 附录 示例代码(python) #!/usr/bin/env python#-*- coding: utf-8 -*-importnumpy as np RI_dict= {1: 0, 2: 0, 3: 0.58, 4: 0.90, 5: 1.12, 6: 1.24, 7: 1.32, 8: 1.41, 9: 1.45}defget_w(array): row= array.shape[0]#计算出阶数a_axis_0_sum = array....
⼆、代码实现 需要借助Python的numpy矩阵运算包，代码最后⽤了⼀个b1矩阵进⾏了调试，相关代码如下，具体的实现流程已经⽤详细的注释标明，各位⼩伙伴有疑问的欢迎留⾔和我⼀起讨论。import numpy as np class AHP:"""相关信息的传⼊和准备 """def __init__(self, array):## 记录矩阵相关信息 ...
作为Comate,一个智能编程助手,我将帮助你理解AHP算法的基本概念和原理,展示如何在Python中实现AHP算法,并提供一个简单的Python AHP算法示例代码。 1. AHP算法的基本概念和原理 AHP(层次分析法)是一种解决多目标复杂问题的定性与定量相结合的决策分析方法。它将问题分解为不同的组成因素,并按照因素间的相互关联影响以...
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...
[[1, 1/2], [2, 1]])C = np.array([[1, 1], [1, 1]])调用AHP算法 weights_C = AHP_algorithm(A, B, C)通过上述Python代码，我们可以实现层次分析法的决策过程，从不同层次的权重计算，到最终决策方案的确定。这种方法在经济学、管理、工程等多领域中广泛应用于复杂决策问题的解决。
python实现AHP算法的方法实例(层次分析法) 一、层次分析法原理 层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)由美国运筹学家托马斯·塞蒂(T. L. Saaty)于20世纪70年代中期提出,用于确定评价模型中各评价因子/准则的权重,进一步选择最优方案。该方法仍具有较强的主观性,判断/比较矩阵的构造在一定程度上是拍脑门决定的...
Python代码实现：接受判断矩阵输入，计算最大特征值、特征向量，归一化权重；计算一致性指标与比例，与预定义值对比。结果解读：消费者偏好对决策影响最大，其次是市场需求和市场竞争，营销策略作用相对较小。判断矩阵一致性良好，可用于决策。总结：基于判断矩阵结果，消费者偏好是重要因素，影响超过市场需求、...