AHP

AHP（层次分析法）用于指标权重确定，涉及方法、概念和规则。可帮助为建模做准备。

层次分析法（AHP）特点：分析思路清楚，可将系统分析人员的思维过程系统化、数学化和模型化；分析时需要的定量数据不多，但要求对问题所包含的因素及其关系具体而明确；

AHP权重计算指南 本指南详细介绍了层次分析法(AHP)中权重计算的步骤，包括： 层次单排序及其一致性检验 层次总排序及其一致性检验 权重的最终计算方法

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

AHP 法的工具集，挺适合需要做决策的你。层次法（AHP）通过将复杂问题分解成不同层级的目标、准则和方案，从而你更清晰地做出决策。嗯，如果你是做运筹学相关的工作，或者在项目决策中遇到需要权衡的情况，这个工具会帮上大忙。比如，它可以用来做电力分配、评估项目优先级等。工具的实现简单，源码也清晰，完全可以轻松集成到你的工作中。如果你还在为找不到合适的工具而烦恼，倒是可以试试看。参考了多 MATLAB 的示例，代码实现也挺直观的，尤其是在工程测量和经济决策领域表现得还不错。建议你看下相关文档和示例，快速上手应该不难。哦，别忘了下载一些相关的资料和源码，能你更好地理解。

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。

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。

AHP层次分析法：构建判断矩阵 在使用层次分析法（AHP）进行系统分析时，构建判断矩阵是至关重要的一步。判断矩阵用于表达决策者对同一层次因素之间相对重要性的判断。 判断矩阵的构建步骤： 确定评估因素： 明确要评估的因素，并将其归入不同的层次，包括目标层、准则层和方案层。 两两比较： 将同一层次的因素进行两两比较，评估它们之间的相对重要性。可以使用1-9标度法进行比较，其中1表示两个因素同等重要，9表示一个因素比另一个因素极其重要。 构建矩阵： 将两两比较的结果填写到判断矩阵中。判断矩阵是一个方形矩阵，其行和列代表同一层次的因素。 一致性检验： 对构建的判断矩阵进行一致性检验，确保判断的逻辑

在多指标综合评价和多目标决策中，层次分析法是有效的方法。利用MATLAB的强大数值处理功能，实现了层次分析法的判断、分析和计算。决策者只需在MATLAB程序文件中导入相应的数据和两两对比判断矩阵，即可快速得出分析结果，为解决实际问题提供了快捷的方法，从而提高决策效率。

显而易见，aij=1/aji，称矩阵A为正互反矩阵。为确定aij的数值，Saaty建议采用数字1～9及其倒数作为评分标度。下表详细列出了1～9标度的含义。