2301_80637569的博客

层次分析模型（AHP）是一种系统化的多准则决策分析方法，适用于需要在多个相互冲突或互补的准则下做出决策的情景。它通过构建层次结构来明确决策目标、准则和备选方案，并使用0~9标度法进行两两比较来确定各准则和方案的相对重要性，进而通过一致性检验保证比较的一致性。层次分析模型适用于各种复杂决策问题，如项目选择、资源分配、供应商选择等，特别是在需要整合定性和定量信息，以及涉及多个决策者意见的情况中尤为有效。

评价决策类题目常见的算法就是层次分析法，下面文章将带大家走进AHP，从了解认识到运用实战，为数学建模比赛加油，后续还会更新TOPSIS、灰色关联分析、遗传算法，边学习，边查资料，边分享经验，希望大家有所收获。

YOLO模型以其实时性和高效性，在物体检测任务中占有重要地位，特别是在计算资源受限或需要高帧率检测的应用中表现尤为出色。

KMeans算法在众多领域都有广泛应用，因其简单高效而成为数据挖掘和机器学习中进行聚类分析的首选工具之一。它可用于客户细分以理解不同用户群体的行为模式；图像分割来简化图像处理任务；异常检测以识别不符合常规模式的数据点；以及作为推荐系统的一部分，帮助发现用户的偏好模式等。KMeans聚类算法是一种无监督学习方法，旨在将数据集划分为K个簇（clusters），使得每个数据点归属于与其最近的簇中心（质心）的那个簇，其目标是最小化各簇内数据点到簇中心的距离平方和。

数学建模就是用数学语言和方法来描述、理解和解决现实世界中的问题的过程，建立基本的数学模型，来做一些分析和预测的工作。明确问题：首先要清楚地定义要解决的问题是什么。收集数据：找到与问题相关的数据，比如过去的销售记录、市场调研结果等。建立模型：用数学公式或算法来描述这些数据之间的关系。求解模型：通过计算找出最优解或者预测结果。验证模型：将模型的预测结果与实际情况进行比较，看看是否准确。改进模型：根据验证的结果调整模型，使其更加贴近实际情况。