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层次分析法矩阵怎么

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急求:如何找出层次分析方法矩阵中的关系，什么是层次分析法 ， 层次 。在AHP 层次 分析法、关于层次 分析法、建立层次结构模型 ， 其中，矩阵是如何构造的...概念解释 ， 度娘层次分析是一个比较简单的算法，用于评估定位多个因素的重要性-2分析法主观上需要专家打分确定比较 。
1、什么是 层次 分析法,在数学建模中该如何运用?其中的 矩阵是如何构建的...概念解释，度娘层次分析是一个比较简单的算法，用来评估定位多个因素的重要性-2分析法需要主观专家打分确定比较矩阵 。简单来说，就是多层面考虑一个问题的影响因素 。比如要去旅游，就要综合考虑旅游目的地的住宿条件、景区环境、消费价格等因素 。这就需要层次 分析法来获得最佳选择，也就是建模 。至于矩阵，则是通过 。
2、AHP 层次 分析法中,我该如何确定 矩阵?你的第一行有9个判断值 ， 也就是说你有9个因素 ， 那么你至少需要做出(91)*(91)/232个判断 。如果你担心不一致，来找我 。我不仅会告诉你一致性 ， 还会告诉你如何达到一致性 ， 即修改哪些值最快能达到一致性标准 。理论上 ， 如果得到第一行的判断 ， 可以计算出9*9 矩阵内的其他值，但是不方便检查你的一致性 。也就是说，如果你对目标和关键因素的评价不到位 ， 判断越多 ， 越能体现你的矛盾 。如果判断少 ， 最后的结果可能不是你想要的 。
3、 层次 分析法中专家打分确定判断 矩阵如何执行你好！多个专家打分，你只需要做一个加权平均，比如老板给的分多一些，其他人根据业务能力适当平均 。或者我们可以讨论每个人的体重 。我在这里做了很多实例分析，都是实际项目的分析 。你可以来我的空间看看 。如果你还有其他问题，你可以随时问我 。我这样做 ， 不知道对不对 。我请了六个专家，先计算一下和每个人评价的一致性，把不一致的删掉 ， 剩下的比较一下，因为有的专家分歧很大 ， 看哪边多，这也觉得因素太大了 。
4、急求:怎么找出 层次分析方法里的关系 矩阵,谢谢了层次-1矩阵(即对立面矩阵)中的关系需要你自己去收集整理，不会直接存在！关系式矩阵中的元素(即数值)实际上是各因素重要性的比值 。这种比例不可能自然形成 ， 必须通过变定性为定量来收集整理 。在整理的过程中，一定要注意同一个域 ， 即几个因素要在同一个尺度和标准下进行评分和比较 。例如，我们可以通过两两比较的方法确定矩阵中的值，或者利用通过问卷调查或专家咨询法的专家打分收集的数据，与矩阵形成关系 。
【层次分析法矩阵怎么】在比较第I个元素和第J个元素相对于上一级某一因素的重要性时 ， 用定量的相对权重aij来描述 。设n个元素参与比较，则A(a_{ij})_{n\timesn}称为成对比较矩阵 。配对比较中的aij值矩阵可以参考Satty的建议，按照以下标度赋值 。Aij取19和它的倒数之间的值 。aij1的元素I对最后一个因子层次，和元素J一样重要；Aij3元素I比元素j稍微重要一点；Aij5元素I比元素j更重要；aij7的元素I比元素j重要得多；aij9的元素I比元素J更重要；aij2n、N1、2、3、4的元素I和J的重要性介于Aij2n1和Aij2n1之间；A_{ij}\frac{n}，n1，2 ， ...，9当且仅当aijn 。成对比较的特征矩阵: a _ {ij} > 0，a _ {ii} 1，a _ {ij} \ frac{a _ {ji}} 。案例二，选拔干部考虑五个条件:品德x1、能力x2、资历x3、年龄x4、群众关系x5 。某决策者用配对比较的方法得到配对比较矩阵如下:a145表示道德对年龄的重要性之比为5，即决策者认为道德比年龄更重要 。5、关于 层次 分析法1 。建立层次结构模型 。在深入分析实际问题的基础上，将相关因素按照不同属性自上而下分解成若干个层次 。同层因素从属于上层因素或对上层因素有影响，同时支配下层因素或受下层因素影响 。顶层是目标层，通常只有一个因素 ， 底层通常是方案或对象层，中间可能有一个或几个层次通常是准则或指标层 。当标准过多时(如超过9个)，应进一步分解子标准层 。
从层次结构模型的第二层开始，对于从属于(或影响)上层各因素的同一层的因素 ， 利用成对比较法和19比较标度构造成对比较矩阵，直到最底层 。3.计算权重向量并进行一致性检查 。对于每个两两比较矩阵 ， 计算最大特征根和对应的特征向量，用一致性指数、随机一致性指数和一致性比率进行一致性检验 。如果测试通过，特征向量(归一化的)就是权重向量；如果失败，则需要将其重构为一个配对比较矩阵 。
6、怎么用mytlab算 层次 分析法得到的比较 矩阵先确定判断矩阵；然后用下面的程序:matlab程序% % % % diertimoxingyiclc，cleardisp(输入判断矩阵)的%分析法；%在屏幕上显示此句子输入( A )；%从屏幕接收判断矩阵[n，n]size(A)；%计算A的维数，这里是一个方阵，这不是写xones(n，100)的好方法；%x是矩阵yones(n，
100);%m是一个向量m(1)max(x(: ， 1))，其中一行100列全为0；%x的第一列中的最大值赋给m的第一个分量y(:，1)x(:，1)；%x的第一列给出y的第一列x(:，2)A*y(:，1)；%x的第二列是矩阵a * y(:，1) m (2) max (x(:，2))；%x的第二列最大值赋给m的第二个分量y(:，2)x(: ， 2)/m(2)；除以m(2)，%x的第二列赋给y的第二列p0.0001I2；kabs(m(2)m(1))；%初始化p 。

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