数学建模·层次分析法基本步骤及参考代码

本文介绍了层次分析法(AHP)的基本步骤,并提供了MATLAB实现AHP的代码示例,包括判断矩阵输入、一致性检验等。通过具体的多层次权重计算,展示了AHP在决策分析中的应用。

层次分析法步骤:

1. 分析系统中各因素之间的关系建立系统的递阶层次结构:
(1) 最高层
(2) 中间层
(3) 最低层
2. 构造两两成对比的判断矩阵。
3. 层次单排序及其一致性检验。
4. 层次总排序。

参考代码(博主xddc总结):

disp('请输入判断矩阵A(n阶)');
A=input('A=');
[n,n]=size(A);
x=ones(n,100);
y=ones(n,100);
m=zeros(1,100);
m(1)=max(x(:,1));
y(:,1)=x(:,1);
x(:,2)=A*y(:,1);
m(2)=max(x(:,2));
y(:,2)=x(:,2)/m(2);
p=0.0001;i=2;k=abs(m(2)-m(1));
while  k>p
  i=i+1;
  x(:,i)=A*y(:,i-1);
  m(i)=max(x(:,i));
  y(:,i)=x(:,i)/m(i);
  k=abs(m(i)-m(i-1));
end
a=sum(y(:,i));
w=y(:,i)/a;
t=m(i);
disp(w);disp(t);
         %以下是一致性检验
CI=(t-n)/(n-1);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];
CR=CI/RI(n);
if CR<0.10
    disp('此矩阵的一致性可以接受!');
    disp('CI=');disp(CI);
    disp('CR=');disp(CR);
end

 

数学建模中,层次分析法是一种常用的决策方法,可通过Matlab实现。以下从实现步骤代码示例两方面进行介绍。 ### 实现方法 1. **问题提出**:将实际问题转化为可分析的问题,明确目标、准则和方案等要素。 2. **建立递阶层次结构**:把复杂问题分解为元素的组成部分,这些元素按其属性及关系形成若干层次,上一层次的元素作为准则对下一层次有关元素起支配作用。 3. **构造判断矩阵(成对比较阵)并赋值**:对同一层次的元素进行两两比较,确定相对重要性,构造判断矩阵。 4. **层次单排序(计算权向量)与检验(一致性检验)**:计算判断矩阵的权向量,并进行一致性检验,判断矩阵是否具有满意的一致性。 5. **层次总排序(组合权向量)与检验(一致性检验)**:将方案层对准则层的权重及准则层对目标层的权重进行综合,得到方案层对目标层的权重,并进行一致性检验。 6. **结果分析**:根据层次总排序的结果,进行决策分析。 ### 代码示例 虽然提供的引用中未完整给出层次分析法的Matlab代码,但有图论算法的代码示例,可参考其格式。以下是一个简单的层次分析法Matlab代码框架示例: ```matlab % 构造判断矩阵 A = [1 3 5; 1/3 1 3; 1/5 1/3 1]; % 计算特征值和特征向量 [V, D] = eig(A); % 找出最大特征值及其对应的特征向量 max_eig = max(diag(D)); index = find(diag(D) == max_eig); eigen_vector = V(:, index); % 归一化特征向量,得到权向量 weight_vector = eigen_vector / sum(eigen_vector); % 一致性检验 n = size(A, 1); RI = [0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45]; % 平均随机一致性指标 CI = (max_eig - n) / (n - 1); CR = CI / RI(n); % 判断是否通过一致性检验 if CR < 0.1 disp('通过一致性检验'); else disp('未通过一致性检验,需要重新调整判断矩阵'); end % 输出权向量 disp('权向量为:'); disp(weight_vector); ```
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