主要用於解決多因素的評價類問題。例如高考填報志願時，需要考慮到學習氛圍，校園景色，男女比例等等。
根據權重計算得分
優點：計算量小
缺點：片面，不周全
直接考慮各因子對因素有多大程度影響時，常常會因考慮不周，而使決策者提出與他實際認為的重要性程度不相一致的資料 --《數學建模演算法與應用》分而治之，兩兩指標互相比較
表中資料代表相對重要性程度，如花費比景色稍微重要，則填2，景色比居住明顯重要，則填4
填完表之後，我們就會得到乙個判斷矩陣，但也可能出現問題（換了乙個表，但影響不大?）：
由上圖可得，蘇杭 > 北戴河，北戴河 > 蘇桂林， 蘇杭 = 桂林，出現不一致了現象，這屬於決策者的失誤，因而我們需要對最終所得的判斷矩陣進行一致性檢驗。
一致矩陣：ci = （λmax -n）/ （n-1）λ 為特徵值根據n，查詢ri表各行（各列）之間成倍數關係
正互反矩陣滿足aij * ajk = aik
cr = ci / ri
cr < 0.1，則一致性可接受，反之則需對矩陣修正
算術平均法
列歸一化，行歸一化即可
幾何平均法
a的元素按行相乘，開n次方，歸一化即可
特徵值法
求出矩陣的λmax，及特徵向量，對特徵向量歸一化
最好三種方法都使用，最後求出乙個平均值，使結果更具穩健性。
評價的決策層不能太多，太多的話n會很大，判斷矩陣和一致矩陣差異
可能會很大。
決策層中指標的資料是已知的。
·prod() --類似於sum()，prod是乘法運算
·eig(v,d) – 求矩陣的特徵值d以及特徵向量v
·repmat() – 複製矩陣
（四）層次分析法
層次分析法 the analytic hierarchy process 簡稱ahp，在20世紀70年代中期由美國運籌學家托馬斯 塞蒂 t.l.saaty 正式提出。它是一種定性和定量相結合的 系統化 層次化的分析方法。層次分析法的基本思路與人對乙個複雜的決策問題的思維 判斷過程大體上是一樣的。不妨...
層次分析法
ahp分析方法,其基本步驟可歸納為 1 建立遞階層次結構 建立遞階層次結構是ahp法中關鍵一步，如圖所示。首先，把複雜問題中所包含的因素分解為不同層次。同一層次的因素作為準則對下一層次的某些因素起支配作用，同時，它又受上乙個層次因素的支配。這種從上到下的支配關係形成了乙個遞階層次結構，處於最上層的是...
層次分析法
此方法的步驟 1.建立有目標層 準則層 方案層等構成的層次結構 2.構造下層各元素對上層每一元素的成對比較矩陣 3.計算各個成對比較矩陣的特徵根和特徵向量，做一致性檢驗，通過後將特徵向量取做權向量 4.用分層加權和法計算最下層元素對最上層元素的權重 即逐層矩陣相乘 關於一致性檢驗，n階成對比較矩陣的...