层次分析法和两种matlab实现方法.doc

层次分析法matlab实现 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? kp? 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));enda=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 CR0.10??? disp(此矩阵的一致性可以接受!);??? disp(CI=);disp(CI);??? disp(CR=);disp(CR);end function AHPInit1(x,y)%层次分析的初始化%默认只有两层 x为准则数，y为方案数%CToT为准则对目标生成的比较阵%EigOfCri为准则层的特征向量%EigOfOpt为选项层的特征向量 EigOfCri=zeros(x,1);%准则层的特征向量EigOfOpt=zeros(y,x);dim=x;%维度RI=[0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51];%RI标准%生成成对比较阵for i=1:dim??????? CToT(i,:)=input(请输入数据:);endCToT %输出pause,tempmatrix=zeros(x+1);tempmatrix=AHP1(dim,CToT);EigOfCri=tempmatrix(1:x);ci1=tempmatrix(1+x);EigOfCrici1pause, matrix=cell(x);%元胞数组ci=zeros(1,x);dim=y;for k=1:x??? matrix{k}=zeros(dim,dim); %生成成对比较阵for i=1:dim??????? matrix{k}(i,:)=input(请输入数据:);end%判断该比较阵是不是一致阵tempmatrix=zeros(y+1);tempmatrix=AHP1(dim,matrix{k});EigOfOpt(:,k)=tempmatrix(1:y);ci(k)=tempmatrix(y+1);EigOfOpt(:,k)ci(k)pause,end%下面进行组合一致性检查RI=[0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51];CR=ci1/RI(x)+ci*EigOfCri/RI(y);CRif CR0.1??? disp(组合一致性不通过，请重新评分)??? returnend%下面根据比较阵的结果进行组合result=EigOfOpt*EigOfCri;result function f=AHP1(dim,CmpMatrix) RI=[0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51]; %判断该比较阵是不是一致阵%判断该比较阵是不是一致阵[V,D]=eig(CmpMatrix);%求得特征向量和特征值%求出最大特征值和它所对应的特征向量tempNum=D(1,1);pos=1;for h=1:dim??? if D(h,h)tempNum??????? tempNum=D(h,h);??????? pos=h;??? endend??? eigVector=V(:,pos);maxeig=D(pos,pos);maxeigdim CI=(maxeig-dim)/(dim-1);CR=CI/RI(dim);if CR0.1??? disp(准则对目标影响度评分生成的矩阵不是一致阵，请重新评分)??? returnendCI%归一化sum=0;for h=1:dim??? sum=sum+eigVector(h);en