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1、层次分析法matlab源程序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);
2、 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=[000.520.891.121.261.361.411.461.491.521.541.561.581.59];CR=CI/RI(n);ifCR<0.10 disp('此矩阵的一致性可以接受!'); disp(
3、'CI=');disp(CI); disp('CR=');disp(CR);endfunctionAHPInit1(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=[000.580.901.121.241.321.411.451.491.51];%RI标准%生成
4、成对比较阵fori=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;fork=1:x matrix{k}=zeros(dim,dim);%生成成
5、对比较阵fori=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=[000.580.901.121.241.321.411.451.491.51
6、];CR=ci1/RI(x)+ci*EigOfCri/RI(y);CRifCR>0.1 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;resultfunctionf=AHP1(dim,CmpMatrix)RI=[000.580.901.121.241.321.411.451.491.51];%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
7、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;forh=1:dim ifD(h,h)>tempNum tempNum=D(h,h); pos=h; endend eigVector=V(:,pos);maxeig=D(pos,pos);maxeigdimCI=(maxeig-dim)/(dim-1);CR=CI/RI(dim);ifCR>0.1 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') retu
8、rnendCI%归一化sum=0;forh=1:dim sum=sum+eigVector(h);endsumpause,forh=1:dim eigVector(h)=eigVector(h)/sum;endf=[eigVector;CI];