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ahp算法matlab

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    ahp算法,可以直接使用。16544123

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    >> A=[1 1 2 1 1 2 1 3 5;1 1 1 1/2 1 1 1 2 4 ;1/2 1 1 1/2 1 1 1/2 2 3;1 1 1/2 1 2 2 1 3 6 ;1 1/2 1 1/2 1 1 1 2 4 ;1/2 1 1 1/2 1 1 1/2 2 3 ;1 1 1/2 1 1 2 1 3 5;1/3 1/2 1/2 1/3 1/2 1/2 1/3 1 2 ;1/5 1/4 1/3 1/6 1/4 1/3 1/5 1/2 1] A = 1.0000 1.0000 2.0000 1.0000 1.0000 2.0000 1.0000 3.0000 5.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0.5000 1.0000 1.0000 1.0000 2.0000 4.0000 0.5000 1.0000 1.0000 0.5000 1.0000 1.0000 0.5000 2.0000 3.0000 1.0000 1.0000 0.5000 1.0000 2.0000 2.0000 1.0000 3.0000 6.0000 1.0000 0.5000 1.0000 0.5000 1.0000 1.0000 1.0000 2.0000 4.0000 0.5000 1.0000 1.0000 0.5000 1.0000 1.0000 0.5000 2.0000 3.0000 1.0000 1.0000 0.5000 1.0000 1.0000 2.0000 1.0000 3.0000 5.0000 0.3333 0.5000 0.5000 0.3333 0.5000 0.5000 0.3333 1.0000 2.0000 0.2000 0.2500 0.3333 0.1667 0.2500 0.3333 0.2000 0.5000 1.0000 >> [n,n]=size(A); x=ones(n,100);y=ones(n,100);m=zeros(1,100);m(1)=max(x(:,1)); y(:,1)=x(:,1);x(:,2)=A*y(:,1);m(2)=max(x(:,2));y(:,2)=x(:,2)/m(2);p=0.0001;i=2;k=abs(m(2)-m(1)); while k>p i=i+1;x(:,i)=A*y(:,i-1);m(i)=max(x(:,i));y(:,i)=x(:,i)/m(i);k=abs(m(i)-m(i-1)); end >> a=sum(y(:,i));w=y(:,i)/a;t=m(i);disp('权向量');disp(w) 权向量 0.1640 0.1218 0.1005 0.1635 0.1149 0.1005 0.1469 0.0565 0.0314 >> disp('最大特征值');disp(t) 最大特征值 8.7760 >> CI=(t-n)/(n-1);RI=[0 0 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]; CR=CI/RI(n); disp('此矩阵的一致性可以接受!'); 此矩阵的一致性可以接受! >>

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