【数学建模】【层次分析法】

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层次分析法(AHP)

1. 层次

  • 目标:选最佳旅游地
  • 方案:A桂林、B三亚、C西安

2. 算权重

  • 风景:0.56,费用:0.33,舒适度:0.11

3. 方案打分+加权

  • 桂林:0.36
  • 三亚:0.39
  • 西安:0.25

4. 结果

三亚

问题:评价的指标或准则是什么

影响因素:知网,虫部落:快搜,谷歌,微信,知乎

图片.png

问题:指标的权重怎么定(判断矩阵)

图片.png 解决方法:两两比较确定权重

图片.png

图片.png

计算单个方面的得分

图片.png 可能出现的矛盾

图片.png

一致矩阵

图片.png (各行各列倍数关系)

求权重前必须进行一致性检验

一致性检验

图片.png 图片.png 图片.png

求权重

图片.png

图片.png

图片.png

最后的计算

图片.png

画图(论文中)

图片.png

图片.png

参考代码

Matlab基础

%% 输出和输入函数(disp 和 input)

% disp函数

% matlab中disp()就是屏幕输出函数,类似于c语言中的printf()函数

disp('我是清风,大家好鸭~~~记得投币关注我哦')

a = [1,2,3] %同一行中间用逗号分隔,也可以不用逗号,直接用空格

a = [1 2 3]

disp(a)

% 注意,disp函数比较特殊,这里可要分号,可不要分号哦

disp(a);

% matlab中两个字符串的合并有两种方法

% (1)strcat(str1,str2……,strn)

strcat('字符串1','字符串2')

% (2[str 1,str 2,……, str n][str1 str2 …… strn]

['字符串1' '字符串2']

['字符串1','字符串2']

% 一个有用的字符串函数:num2str 将数字转换为字符串

c = 100

num2str(c)

disp(['c的取值为' num2str(c)])

disp(strcat('c的取值为', num2str(c)))

% input函数

% 一般我们会将输入的数、向量、矩阵、字符串等赋给一个变量,这里我们赋给A

A = input('请输入A:');

B = input('请输入B:')

% 注意观察工作区,并体会input后面加分号和不加分号的区别

%% sum函数

% (1)如果是向量(无论是行向量还是列向量),都是直接求和

E = [1,2,3]

sum(E)

E = [1;2;3]

sum(E)

% (2)如果是矩阵,则需要根据行和列的方向作区分

clc

E = [1,2;3,4;5,6]

% a=sum(x); %按列求和(得到一个行向量)

a = sum(E)

a = sum(E,1)

% a=sum(x,2); %按行求和(得到一个列向量)

a = sum(E,2)

% a=sum(x(:));%对整个矩阵求和

a = sum(sum(E))

a = sum(E(:))

%% 基础:matlab中如何提取矩阵中指定位置的元素?

% (1)取指定行和列的一个元素(输出的是一个值)

clc;A=[1 1 4 1/3 3;1 1 4 1/3 3;1/4 1/4 1 1/3 1/2;3 3 3 1 3;1/3 1/3 2 1/3 1];

A

A(2,1)

A(3,2)

% (2)取指定的某一行的全部元素(输出的是一个行向量)

clc;A

A(2,:)

A(5,:)

% (3)取指定的某一列的全部元素(输出的是一个列向量)

clc;A

A(:,1)

A(:,3)

% (4)取指定的某些行的全部元素(输出的是一个矩阵)

clc;A

A([2,5],:) % 只取第二行和第五行(一共2行)

A(2:5,:) % 取第二行到第五行(一共4行)

A(2:2:5,:) % 取第二行和第四行 (从2开始,每次递增2个单位,到5结束)

1:3:10

10:-1:1

A(2:end,:) % 取第二行到最后一行

A(2:end-1,:) % 取第二行到倒数第二行

% (5)取全部元素(按列拼接的,最终输出的是一个列向量)

clc;A

A(:)

%% size函数

clc;

A = [1,2,3;4,5,6]

B = [1,2,3,4,5,6]

size(A)

size(B)

% size(A)函数是用来求矩阵A的大小的,它返回一个行向量,第一个元素是矩阵的行数,第二个元素是矩阵的列数

[r,c] = size(A)

% 将矩阵A的行数返回到第一个变量r,将矩阵的列数返回到第二个变量c

r = size(A,1) %返回行数

c = size(A,2) %返回列数

%% repmat函数

% B = repmat(A,m,n):将矩阵A复制m×n块,即把A作为B的元素,B由m×n个A平铺而成。

A = [1,2,3;4,5,6]

B = repmat(A,2,1)

B = repmat(A,3,2)

%% Matlab中矩阵的运算

% MATLAB在矩阵的运算中,“*”号和“/”号代表矩阵之间的乘法与除法(A/B = A*inv(B))

A = [1,2;3,4]

B = [1,0;1,1]

A * B

inv(B) % 求B的逆矩阵

B * inv(B)

A * inv(B)

A / B

% 两个形状相同的矩阵对应元素之间的乘除法需要使用“.*”和“./”

A = [1,2;3,4]

B = [1,0;1,1]

A .* B

A ./ B

% 每个元素同时和常数相乘或相除操作都可以使用

A = [1,2;3,4]

A * 2

A .* 2

A / 2

A ./ 2

% 每个元素同时乘方时只能用 .^

A = [1,2;3,4]

A .^ 2

A ^ 2

A * A

%% Matlab中求特征值和特征向量

% 在Matlab中,计算矩阵A的特征值和特征向量的函数是eig(A),其中最常用的两个用法:

A = [1 2 3 ;2 2 1;2 0 3]

% (1)E=eig(A):求矩阵A的全部特征值,构成向量E。

E=eig(A)

% (2[V,D]=eig(A):求矩阵A的全部特征值,构成对角阵D,并求A的特征向量构成V的列向量。(V的每一列都是D中与之相同列的特征值的特征向量)

[V,D]=eig(A)

%% find函数的基本用法

% 下面例子来自博客:https://www.cnblogs.com/anzhiwu815/p/5907033.html 博客内有更加深入的探究

% find函数,它可以用来返回向量或者矩阵中不为0的元素的位置索引。

clc;X = [1 0 4 -3 0 0 0 8 6]

ind = find(X)

% 其有多种用法,比如返回前2个不为0的元素的位置:

ind = find(X,2)

%上面针对的是向量(一维),若X是一个矩阵(二维,有行和列),索引该如何返回呢?

clc;X = [1 -3 0;0 0 8;4 0 6]

ind = find(X)

% 这是因为在Matlab在存储矩阵时,是一列一列存储的,我们可以做一下验证:

X(4)

% 假如你需要按照行列的信息输出该怎么办呢?

[r,c] = find(X)

[r,c] = find(X,1) %只找第一个非0元素

%% 矩阵与常数的大小判断运算

% 共有三种运算符:大于> ;小于< ;等于 == (一个等号表示赋值;两个等号表示判断)

clc

X = [1 -3 0;0 0 8;4 0 6]

X > 0

X == 4

%% 判断语句

% Matlab的判断语句,if所在的行不需要冒号,语句的最后一定要以end结尾 ;中间的语句要注意缩进。

a = input('请输入考试分数:')

if a >= 85

disp('成绩优秀')

elseif a >= 60

disp('成绩合格')

else

disp('成绩挂科')

end

矩阵的权重计算

disp('请输入判断矩阵A')

A=input('A=');

[n,n] = size(A);

% % % % % % % % % % % % %方法1: 算术平均法求权重% % % % % % % % % % % % %

Sum_A = sum(A);

SUM_A = repmat(Sum_A,n,1);

Stand_A = A ./ SUM_A;

disp('算术平均法求权重的结果为:');

disp(sum(Stand_A,2)./n)

% % % % % % % % % % % % %方法2: 几何平均法求权重% % % % % % % % % % % % %

Prduct_A = prod(A,2);

Prduct_n_A = Prduct_A .^ (1/n);

disp('几何平均法求权重的结果为:');

disp(Prduct_n_A ./ sum(Prduct_n_A))

% % % % % % % % % % % % %方法3: 特征值法求权重% % % % % % % % % % % % %

[V,D] = eig(A);

Max_eig = max(max(D));

[r,c]=find(D == Max_eig , 1);

disp('特征值法求权重的结果为:');

disp( V(:,c) ./ sum(V(:,c)) )

% % % % % % % % % % % % %下面是计算一致性比例CR的环节% % % % % % % % % % % % %

CI = (Max_eig - n) / (n-1);

RI=[0 0.0001 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]; %注意哦,这里的RI最多支持 n = 15

% 这里n=2时,一定是一致矩阵,所以CI = 0,我们为了避免分母为0,将这里的第二个元素改为了很接近0的正数

CR=CI/RI(n);

disp('一致性指标CI=');disp(CI);

disp('一致性比例CR=');disp(CR);

if CR<0.10

disp('因为CR<0.10,所以该判断矩阵A的一致性可以接受!');

else

disp('注意:CR >= 0.10,因此该判断矩阵A需要进行修改!');

end