使用到了特徵向量的和積法求出了數值解，避免了使用numpy自帶函式產生複數解的缺點。因為在大部分情況下，決策者得到的判斷矩陣都不是對稱的，必然會執行出複數解。
算例使用的是《決策理論和方法》的例5-2。
step1，計算總矩陣的特徵向量，最大特徵值和一致性檢驗。
step2，五個子方案的特徵向量，最大特徵值和一致性檢驗。將父子判斷矩陣分別錄入excel，使用函式呼叫不同的sheet頁**。
step3，一致性檢驗，如何小於給定閾值，就返回true。
完整**如下。
import pandas as pd#ahp方法實現
import numpy as np
import myio
np.set_printoptions(suppress=
true
)def
elga
(df)
:#和積法求近似解的特徵值特徵向量
df1=df/df.
sum(
) df2 = df1.
sum(1)
df3 = df2/
sum(df2)
df4 =np.dot(df,df3)
df5 = df4/
(len
(df3)
*df3)
return df3,df5.
sum(
)def
test
(lamda,n)
: ci =
(lamda-n)
/(n-1)
print
('ci '
,ci)
cr = ci/ri[n]
print
('cr '
,cr)
if cr<
0.1:
return
true
if __name__ ==
'__main__'
: ri = pd.series(
[0.58
,0.9
,1.12
,1.24
,1.32
,1.41
,1.45
], index=[3
,4,5
,6,7
,8,9
])url=
'd:\study\\test\data\\t7.xlsx'
df1= myio.getdef(url,0)
df2,df3=elga(df1)
print
('總方案矩陣為\n'
,df1)
print
('總方案的特徵向量為\n'
,df2)
print
('最大特徵值為\n'
,df3)
print
('是否滿足一致性檢驗\n'
,test(df3,5)
)for i in
range(1
,6):
df4= myio.getdef(url,i)
df5,df6= elga(df4)
print
('子方案矩陣為\n'
, df4)
print
('子方案的特徵向量為\n'
,df5)
print
('最大特徵值為\n'
,df6)
print
('是否滿足一致性檢驗'
,test(df6,3)
)
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
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層次分析法
層次分析法是對難以完全定量的複雜系統作出決策的模型和方法。層次分析法的結構如下。建立層次結構模型 構造判別矩陣 正反交矩陣 層次單排序及其一致性檢驗 層次總排序及其一致性檢驗 這裡使用乙個例子，比如我們的目標是選出學校附近最好的餐館，這裡我們就會考慮每個餐館的衛生 口味 服務這個幾個方面，而候選的餐...