基于Matlab的层次分析法与应用

这是一个利用MATLAB编写的层次分析法程序，用于计算单层判断矩阵的权值。

MATLAB层次分析法主要用于正向化和标准化过程，可以直接从Excel导入数据使用。层次分析法（AHP）是上世纪70年代初由美国运筹学家萨蒂提出的一种多目标综合评价方法，应用于复杂决策问题的数学化处理。

随着层次分析法的应用越来越广泛，Matlab程序成为其重要的实现工具。这份代码经过验证，确保您能顺利使用。

层次分析法（AHP），是美国运筹学家Thomas L. Saaty提出的多准则决策分析方法，通过比较矩阵确定各因素间的相对重要性。源码包括主程序AHPmain.m、权重计算AHP_Weights.m、辅助函数AHPfun.m、模型构建AHPmodel.m、特征向量计算AHP_Eigenvector.m、权重序列计算AHP_WeightsSequence.m、一致性比率计算AHP_CR.m和矩阵乘法函数matrixMult.m。这些源码可以帮助用户理解AHP实现过程，并根据需要进行参数调整。

这是我整理的数学建模学习代码，方便大家学习和使用。

层次分析法是一种综合定性和定量分析的系统化方法，适用于复杂决策问题的研究。通过建立多层次的分析结构模型，结合判断矩阵的构建和权重计算，有效地确定决策过程中各因素的重要性和优先级。该方法不仅简化了决策过程，还提高了决策结果的准确性和可信度。

AHP层次分析法操作指南 想要运用AHP层次分析法解决问题，你需要遵循以下步骤： 明确问题: 首先，你需要明确你想要解决的问题是什么，以及你期望得到的结果是什么。 建立递阶层次结构: 将问题分解成多个层次，包括目标层、准则层和方案层。目标层位于最顶层，代表你想要达成的目标。准则层位于中间层，代表影响目标的因素。方案层位于最底层，代表解决问题的可选方案。 建立两两比较的判断矩阵: 对于每一层的元素，你需要进行两两比较，并根据其重要性程度赋予一定的权重。这些权重将构成一个判断矩阵，用于计算每个元素的相对重要性。 层次单排序: 通过计算判断矩阵的特征值和特征向量，可以得到每个元素在该层级中的权

详细描述了AHP层次分析法的原理和操作流程，帮助读者深入理解该方法的应用及实施步骤。

在决策过程中，准则对目标的影响及方案对每个准则的权重不同，因此建立层次结构后的关键步骤是构造准则层和方案层的比较判断矩阵，以确定权重。