代码 安装 pip install ahp 使用 from AHP import AHP import numpy as np # 准则重要性矩阵 criteria = np.array([[1, 2, 7, 5, 5], [1 / 2, 1, 4, 3, 3], [1 / 7, 1 / 4, 1, 1 / 2, 1 / 3], [1 / 5, 1 / 3, 2, 1, 1], [1 / 5, 1 / 3, 3,
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...
下面是一个简单的Python AHP算法示例代码: python import numpy as np def eigen_consistence(array_matrix): N = array_matrix.shape[0] list_of_RI = [0, 0, 0.52, 0.89, 1.12, 1.26, 1.36, 1.41, 1.46, 1.49, 1.52, 1.54, 1.56, 1.58, 1.59] eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(array_ma...
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....
学习本文后,你将会对AHP有个大致了解,然后你会掌握Python代码计算AHP模型 该方法本质就是把一个决策问题根据评价的标准将其分为多层次结构,这些层次按照一定的关联关系构成自上而下的一种阶梯构造,再根据最底下的层次到高层次通过两两进行对比得出各个因素的权重,权重最大的就是这些方案中最好的方案或因素。
```python from pyahp import parse #创建AHP问题 problem = parse('path/to/ahp/file') #执行计算 result = problem.goal.synthesize() #输出结果 print(result) ``` 在上面的代码中,首先使用`parse`函数从文件中解析AHP问题。文件的格式可以是`.ahp`或`.json`,其中包含了问题的层次结构、准则和选择。然...
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、...
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 ...
在Python中实现AHP的一个例子涉及构建判断矩阵并计算权重。假设在价格、质量、设计、品牌四个标准的决策中，品牌标准具有最高权重，设计标准次之，质量标准和价格标准较低。一致性检验通过计算一致性指标来确定判断矩阵的一致性水平。以下Python代码示例展示了如何进行一致性检验，并确认判断矩阵通过了检验。这...
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...