层次分析法AHP

https://www.cnblogs.com/yhll/p/9967726.html

https://blog.csdn.net/qq_25594177/article/details/116884419

import numpy as np

# 计算特征向量和最大特征值
a = np.array([[1, 1 / 2, 1 / 5],
              [2, 1, 1 / 2],
              [5, 2, 1]])  # 建立一个二维数组
w = np.linalg.eig(a)  # np.linalg.eig(matri)返回特征值和特征向量

print('特征值',w[0])
print('特征向量',w[1])
a_max = np.max(w[0])
print('最大特征值',a_max)
t = np.argwhere(w[0] == a_max)  # 寻找最大特征值所在的行和列
print('最大特征值所在的行和列',t[0])
RILIST = [0, 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]
n = a.shape[0]
RI = RILIST[n]
CI = (a_max - n) / (n - 1)
CR = CI / RI
print(CR)
print("矩阵一致性可接受") if CR < 0.1 else print("矩阵一致性不可接受")
ans = w[1][::-1, t[0]]
SUM = sum(ans)
for i in range(ans.shape[0]):
    ans[i] /= SUM
print(ans)

import numpy as np

#计算特征向量和最大特征值
a=np.array([[1,1/2,1/5],[2,1,1/2],[5,2,1]])   #建立一个二维数组
w=np.linalg.eig(a)  #np.linalg.eig(matri)返回特征值和特征向量
a_max=np.max(w[0])
t=np.argwhere(w[0]==a_max) #寻找最大特征值所在的行和列
RILIST=[0,0,0,0.52,0.89,1.12,1.26,1.36,1.41,1.46,1.49,1.52,1.54,1.56,1.58,1.59]
n=a.shape[0]
RI=RILIST[n]
CI=(a_max-n)/(n-1)
CR=CI/RI
print(CR)
print("矩阵一致性可接受") if CR<0.1 else print("矩阵一致性不可接受")
ans=w[1][::-1,t[0]]
SUM=sum(ans)
for i in range(ans.shape[0]):
    ans[i]/=SUM

 

使用类构建一下

import numpy as np


class AHP:
    # 传入的np.ndarray是的判断矩阵
    def __init__(self, array):
        self.array = array
        # 记录矩阵大小
        self.n = array.shape[0]
        # 初始化RI值,用于一致性检验
        RI_list = [0, 0, 0.58, 0.90, 1.12, 1.24, 1.32, 1.41, 1.45]
        self.RI = RI_list[self.n - 1]

    # 获取最大特征值和对应的特征向量
    def get_eig(self):
        # numpy.linalg.eig() 计算矩阵特征值与特征向量
        eig_val, eig_vector = np.linalg.eig(self.array)
        # 获取最大特征值
        max_val = np.max(eig_val)
        max_val = round(max_val.real, 4)
        # 通过位置来确定最大特征值对应的特征向量
        index = np.argmax(eig_val)
        max_vector = eig_vector[:, index]
        max_vector = max_vector.real.round(4)
        # 添加最大特征值属性
        self.max_val = max_val
        # 计算权重向量W
        weight_vector = max_vector / sum(max_vector)
        weight_vector = weight_vector.round(4)
        # 打印结果
        print("最大的特征值: " + str(max_val))
        print("对应的特征向量为: " + str(max_vector))
        print("归一化后得到权重向量: " + str(weight_vector))
        return weight_vector

    # 测试一致性
    def test_consitst(self):
        # 计算CI值
        CI = (self.max_val - self.n) / (self.n - 1)
        CI = round(CI, 4)
        # 打印结果
        print("判断矩阵的CI值为" + str(CI))
        print("判断矩阵的RI值为" + str(self.RI))
        # 分类讨论
        if self.n == 2:
            print("仅包含两个子因素，不存在一致性问题")
        else:
            # 计算CR值
            CR = CI / self.RI
            CR = round(CR, 4)
            # CR < 0.10才能通过检验
            if CR < 0.10:
                print("判断矩阵的CR值为" + str(CR) + "，通过一致性检验")
                return True
            else:
                print("判断矩阵的CR值为" + str(CR) + "，未通过一致性检验")
                return False


list2 =np.array([[1, 1 / 2, 1 / 5],
              [2, 1, 1 / 2],
              [5, 2, 1]])
a=AHP(list2)
a.get_eig()
a.test_consitst()

 关于类的实例化参考：

https://www.cnblogs.com/zmzzm/p/11984489.html