AHP.rar_ahp_site:www.pudn.com_层次分析法

层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP），是一种多准则决策分析方法，由美国运筹学家Thomas L. Saaty提出。它通过结构化的方法将复杂的问题分解为多个层次和子问题，然后通过比较判断矩阵来确定各因素之间的相对重要性，并最终合成决策者的主观判断，得出整体最优的决策方案。在AHP.rar这个压缩包中，包含了一个MATLAB实现的AHP程序，可以帮助用户进行层次分析法的计算和评价。 AHP方法的核心步骤包括： 1. **问题构建**：将决策问题分解为相互关联的目标层、准则层和方案层。目标层是决策者期望达到的结果，准则层是衡量方案优劣的标准，方案层是可供选择的行动方案。 2. **构建层次结构**：用树状图表示这些层次，使得高层对低层具有支配关系，同一层次的元素间相互独立。 3. **配对比较**：决策者根据自己的主观判断，对每个准则层的元素两两进行比较，形成比较矩阵，记录它们之间的相对重要性。 4. **一致性检验**：比较矩阵必须满足一致性原则，即如果元素A比B重要，B比C重要，那么A也应比C重要。通过计算一致性比率（Consistency Ratio, CR）来检查比较矩阵的一致性。若CR小于0.1，则认为该矩阵具有一致性，否则需要调整比较矩阵。 5. **权重计算**：利用比较矩阵计算各元素的相对权重，最常用的是特征根法，找出比较矩阵的最大特征值，其对应的特征向量即为目标层或准则层的权重向量。 6. **合成决策**：将上一层的权重向量与下一层的比较结果相乘，得到下一层的综合权重，以此类推，直至得到所有方案的综合评分，从而选取最优方案。 在提供的AHP.m文件中，很可能包含了实现上述步骤的MATLAB代码。`chase.fig`可能是一个图形用户界面（GUI）文件，用于可视化展示AHP的层次结构和计算过程，方便用户输入比较矩阵，查看计算结果。 使用这样的程序，用户可以更系统地应用层次分析法解决实际问题，比如项目选择、资源分配、风险评估等。通过输入自定义的比较矩阵，程序会自动完成权重计算和一致性检验，大大简化了决策过程，提高了决策的科学性和有效性。如果你需要具体了解AHP.m文件中的实现细节，建议打开文件查看源代码。在实际操作时，确保理解每个函数的作用，以便正确地输入数据并解读结果。