Python实现AHP(层次分析法)的简要代码示例如下。 层次分析法(AHP)是一种多准则决策分析方法,通过构建层次结构、构造判断矩阵、计算权重向量、进行一致性检验等步骤,最终得出各方案的优劣次序。以下是一个简单的Python代码示例,用于实现AHP方法: python import numpy as np from scipy.linalg import eig def normalize(...
1、层次分析法简介 概念:层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)是一种将定性与定量指标相结合的决策分析方法,是一种将复杂问题分解成各个组成因素,有将这些因素按照支配关系分组… 枫子不疯 AHP | 层次分析法原理及Python实现 PurePlayer 数学建模十大算法之——层次分析法 Eurek...发表于Eurek...打开...
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....
以下为AHP单排序的示例代码 importnumpyasnpclassAHP:#传入的np.ndarray是的判断矩阵def__init__(self,array):self.array=array# 记录矩阵大小self.n=array.shape[0]# 初始化RI值,用于一致性检验RI_list=[0,0,0.58,0.90,1.12,1.24,1.32,1.41,1.45]self.RI=RI_list[self.n-1]#获取最大特征值和对应的特...
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、...
```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...
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...
4. 利用Python求解 import numpy as np def ahp(matrix): # 计算特征值和特征向量 eigenvalue, eigenvector = np.linalg.eig(matrix) # 提取最大特征值对应的特征向量,并归一化 max_eigenvalue_index = np.argmax(eigenvalue) max_eigenvalue = eigenvalue[max_eigenvalue_index] ...