层次分析法,完整python代码! 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分析的基础上,利用较少的定量信息使决策的思维过程数学化,...
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(...
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(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、行为科学、军事...
三、python 代码 3.1 和积法计算权重 3.2 方根法计算权重 3.3 python库 np.linalg.eig 一、算法原理 层次分析法(analytic hierarchy process),简称AHP,是指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。该方法是美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂于20世纪70年代初...
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。
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...
层次分析法(Analytic Hierarchy Process,简称AHP)是一种定性与定量相结合的决策分析方法。它将一个复杂的决策问题分解为多个组成因素,并将这些因素按支配关系分组形成递阶层次结构,通过两两比较的方式确定各因素的相对重要性,最后综合判断各方案的优劣次序。本文将介绍如何使用Python实现层次分析法的步骤和代码示例。 二、...
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...
[:]) ## 归一化 return A 模糊层次分析法确定权重算法理论 def AHP(matrix): if isConsist(matrix): lam, x = np.linalg.eig(matrix) return x[0] / sum(x[0][:]) else: print("一致性检验未通过") return None def isConsist(matrix): ''' :param matrix: 成对比较矩阵 :return: 通过一致...