文件名称:anp

  • 所属分类:
  • matlab例程
  • 资源属性:
  • [Text]
  • 上传时间:
  • 2012-11-26
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NP是美国匹兹堡大学的T.L.Saaty 教授于1996年提出了一种适应非独立的递阶层次结构的决策方法,它是在网络分析法(AHP)基础上发展而形成的一种新的实用决策方法。其关键步骤有以下几个:



1 确定因素,并建立网络层和控制层模型。



2 创建比较矩阵。



3 按照指标类型针对每列进行规范化。



4 求出每个比较矩阵的最大特征值和对应的特征向量。



5 一致性检验。如果不满足,则调整相应的比较矩阵中的元素。



6 将各个特征向量单位化(归一化),组成判断矩阵。



7 将控制层的判断矩阵和网络层的判断矩阵相乘,得到加权超矩阵。



8 将加权超矩阵单位化(归一化),求其K次幂收敛时的矩阵。其中第j列就是网络层中各元素对于元素j的极限排序向量。

-NP is a professor at the University of Pittsburgh TLSaaty presented in 1996, an adaptation of non-independent Hierarchy of decision-making method, which is the analytic network process (AHP) formed on the basis of the development of a new and practical decision-making method . The key steps are the following:



A determining factor, and a network layer and control layer model.



2 create a comparison matrix.



For each of the three types of indicators in accordance with normalized columns.



4 find the maximum for each comparison matrix eigenvalue and the corresponding eigenvectors.



5 consistency test. If not satisfied, then the comparison to adjust the corresponding matrix elements.



6 will each feature vector units of (normalized), to determine the composition of matrix.



7 to determine the control layer and network layer to determine matrix matrix multiplication, to be weighted super-matrix.



8 of the weighted super-matrix units of (normalized), seeking the powe
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