层次分析法,完整python代码! 大学干货派 西华大学 交通运输硕士 14 人赞同了该文章 层次分析法(Analytic Hierarchy Process,简称AHP)是将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次,在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。 层次分析法的特点是在对复杂的决策问题的本质、影响因素及其内在关系等进行深入
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, 1, 1]])...
层次分析法(Analytic Hierarchy Process,简称AHP)是一种将决策问题分解为多个层次,通过定性和定量分析来求解的决策方法。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...
层次分析法(Analytic Hierarchy Process (AHP))是的一种主观赋值评价方法,将与决策有关的元素分解成目标、准则、方案等多个层次,并在此基础上进行定性和定量分析,是一种系统、简便、灵活有效的决策方法。 简单来说,AHP常用于解决评价类问题,评价类问题例子:购买一个物品的时候会跟其他店的同款商品进行比较,最终确定...
完整代码 一、概念 1.1相关概念 主观赋权法(AHP)在根据决策者意图确定权重方面比客观赋权法(熵权法)具有更大的优势,但客观性相对较差,主观性相对较强; 而采用客观赋权法有着客观优势,但不能反映出参与决策者对不同指标重视程度,并且会有一定的权重和与实际指标相反的程度。
运用AHP法进行决策时,需要经历以下4个步骤: 1、建立系统的递阶层次结构; 2、构造两两比较判断矩阵;(正互反矩阵) 3、针对某一个标准,计算各备选元素的权重; 4、计算当前一层元素关于总目标的排序权重。 5、进行一致性检验。 附录 示例代码(python)
代码实现 求综合平均权重 ③对判断矩阵进行一致性检验 一致性指标CI计算 一致性比例CR计算 对代码的小小的展望: ⑤填充矩阵,得出结果 AHP扩展知识 个人拙见 眼尖的人会发现,目录中③和④是反的。 AHP是啥 层次分析法(analytic hierarchy process),简称AHP。是建模比赛中比较基础的模型之一,其主要解决评价类的问题...
- **合成权重**:最后,将各层次的权重综合起来,得到每个方案的最终得分。 ### 五、总结 本文介绍了如何使用Python实现层次分析法(AHP),包括构建层次结构、构造判断矩阵、计算权重向量、一致性检验以及合成权重并排序等关键步骤。通过该示例代码,读者可以了解AHP的基本原理和实现方法,并在实际应用中加以修改和扩展。...
电动车市场竞争激烈，制造商需分析影响销量的因素。AHP为决策提供有效解决方案，将因素层次化，系统分析关系，为制造商提供科学决策支持。市场因素判断矩阵示例：衡量消费者偏好、市场需求、市场竞争与营销策略。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，...
AHP(层次分析法)是一种用于多标准决策的定量分析方法,它通过将决策问题层次化为多个层次,然后利用专家判断和数学计算来确定最佳决策方案 1. AHP的基本步骤: 建立层次结构:将决策问题分解为若干个层次,包括目标层、准则层和方案层 构造判断矩阵:对于每个层次,通过专家判断或者问卷调查,构建判断矩阵,用来衡量各个因素之间...