构造判断矩阵讲解(层次分析法)

fun cti on [w,CR]=mycom(A,m,RI)[x,lumda]二eig(A);r二abs(sum(lumda));n二fin d(r==max(r));max_lumda_A=lumda( n,n);max_x_A=x(:,n);w=A/sum(A);CR=(max_lumda_A-m)/(m-1)/RI;end本matlab程序用于层次分析法中计算判断矩阵给出的权值已经进行一致性检验。

其中A为判断矩阵，不同的标度和评定A将不同。

m为A的维数RI为判断矩阵的平均随机一致性指标：根据m的不同值不同。

RI值当CRV0.1时符合一致性检验，判断矩阵构造合理。

下面是层次分析法的简介，以及判断矩阵构造方法。

一•层次分析法的含义层次分析法(The analytic hierarchy process简称AHP,在20世纪70年代中期由美国运筹学家(「L.Saaty正式提出。

它是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法。

由于它在处理复杂的问题上的实用性和有效性，很快在世界范围得到重视。

它的应用已遍及经济和、能源政策和分配、行为科学、军事指挥、运输、农业、教育、人才、医疗和环境等领域。

二.层次分析法的基本思路与人对一个复杂的决策问题的思维、判断过程大体上是一样的。

层次分析法的原理层次分析法是将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备投方案的顺序分解为不同的层次结构，然后得用求解判断矩阵特征向量的办法，求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重，最后再加权和的方法递阶归并各备择方案对总目标的最终权重，此最终权重最大者即为最优方案。

这里所谓优先权重”是一种相对的量度，它表明各备择方案在某一特点的评价准则或子目标，标下优越程度的相对量度，以及各子目标对上一层目标而言重要程度的相对量度。

层次分析法比较适合于具有分层交错评价指标的目标系统，而且目标值又难于定量描述的决策问题。

其用法是构造判断矩阵，求出其最大特征值。

运筹学考试分析之层次分析法李斌层次分析法主要是应用线性代数中一致性矩阵的特殊性质，根据各种方案的相对重要性构造判断矩阵，利用特征值来求解优先权数。

理论部分参考线性代数，考试分析直接从案例逐步分析。

例如，讲义P10-6案例分析：第一步：建立模型AHP的比较准则一般应控制在9个以内，因为判断矩阵的相对重要程度用1～9表示，超过9个比较准则不仅难以表示和计算，同时也很难保证矩阵的一致性。

第二步：构造比较矩阵通过以上模型能够构造出1+5=6个判断矩阵。

其中，各准则对总目标的5阶判断矩阵一个，各方案对各准则的3阶判断矩阵共5个。

一般来说，二级AHP总共可以构造m+1个判断矩阵（m=准则个数）。

其中总目标的判断矩阵为m阶，其他各方案判断矩阵为n阶（n=方案个数）。

第三步：计算准则对总目标的优先权数，并做一致性检验1）简单来说，应用方根法求优先权数可总结为：一乘二方根，三加四归一一乘：求矩阵每一行的乘积得Mi；二方根：对每个Mi求m次方根得βi；三加：将所有βi相加求和；四归一：用每个βi除以所有βi的和得αi；组合所有αi得到向量α即可以作为优先权数。

2）求最大特征根λ：其中(Bα)i就是总目标判断矩阵B的每一行与向量α对应相乘，然后除以向量α中的单个数值αi，对所有这些结果求和后除以阶数m得到λ的值。

3）一致性检验根据C.I.的公式，由λ和m可以求出C.I.，然后查表得出R.I.，二者相除得出一致性判据C.R.，当C.R.<0.1时，可以认为判断矩阵具有满意的一致性。

本例中对于总目标判断矩阵B求得一致性判据C.R.=0.046<0.1，说明总目标判断矩阵满足一致性条件。

否则，需要修改总目标判断矩阵后重新计算C.R.直至具有满意的一致性为止。

第四步；在总目标判断矩阵B满足一致性的前提下，重复第三步的方法分别求出各个方案判断矩阵的特征值λi并做一致性检验。

如果方案判断矩阵出现不一致的情况，则需要调整相应的判断矩阵直至所有的方案判断矩阵都具有满意的一致性为止。

层次分析法步骤及案例分析层次分析法（AHP）是一种通过对比判断不同因素的重要性来进行决策的方法。

它由匹兹堡大学的数学家托马斯·萨蒙在20世纪70年代初提出，并逐渐应用于各个领域。

本文将介绍层次分析法的步骤，并通过一个实际案例来进行分析。

一、层次分析法的步骤层次分析法主要包括以下几个步骤：1. 确定层次结构：首先，需要明确决策问题的层次结构。

将问题划分为若干个层次，从总目标到具体的子目标，形成一棵树状结构。

例如，在一个购车的决策问题中，总目标可以是“选择一辆适合自己的车”，下面的子目标可以包括“价格”、“外观”、“安全性”等因素。

2. 构造判断矩阵：在每个层次中，需要对不同因素之间的两两比较进行判断。

判断可以基于专家经验、问卷调查或实际数据。

对于两两比较，通常采用一个1到9的比较尺度，其中1表示相等，3表示略微重要，5表示中等重要，7表示强烈重要，9表示绝对重要。

如果因素A相对于因素B的重要性大于1，则B相对于A的重要性是1/A。

3. 计算权重向量：根据判断矩阵中的比较结果，可以计算出每个层次中各个因素的权重向量。

通过对判断矩阵的特征值和特征向量进行计算，可以得到各个因素的权重。

4. 一致性检验：在进行层次分析时，需要检验判断矩阵的一致性。

一致性是指在两两比较中的逻辑关系的一致性。

通常使用一致性指数和一致性比率来判断判断矩阵的一致性程度。

5. 综合评价：通过将各层次中因素的权重向量进行乘积运算，并将结果汇总得到最后的评价结果。

在这一步骤中，可以对不同的决策方案进行排序或进行多目标决策。

二、案例分析为了更好地了解层次分析法的应用，我们来看一个实际案例。

假设某公司需要选择新的供应商，供应商选择的主要考虑因素包括产品质量、交货周期和价格。

我们可以按照以下步骤进行决策：1. 确定层次结构：总目标是选择合适的供应商，下面的子目标是产品质量、交货周期和价格。

2. 构造判断矩阵：对于每个子目标，可以进行两两比较。

function [w,CR]=mycom(A,m,RI)[x,lumda]=eig(A);r=abs(sum(lumda));n=find(r==max(r));max_lumda_A=lumda(n,n);max_x_A=x(:,n);w=A/sum(A);CR=(max_lumda_A-m)/(m-1)/RI;end本matlab程序用于层次分析法中计算判断矩阵给出的权值已经进行一致性检验。

其中A为判断矩阵，不同的标度和评定A将不同。

m为A的维数RI为判断矩阵的平均随机一致性指标：根据m的不同值不同。

当CR<0.1时符合一致性检验，判断矩阵构造合理。

下面是层次分析法的简介，以及判断矩阵构造方法。

一.层次分析法的含义层次分析法（The analytic hierarchy process）简称AHP，在20世纪70年代中期由美国运筹学家托马斯·塞蒂（T.L.Saaty）正式提出。

它是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法。

由于它在处理复杂的决策问题上的实用性和有效性，很快在世界范围得到重视。

它的应用已遍及经济计划和管理、能源政策和分配、行为科学、军事指挥、运输、农业、教育、人才、医疗和环境等领域。

二.层次分析法的基本思路与人对一个复杂的决策问题的思维、判断过程大体上是一样的。

（1）层次分析法的原理层次分析法是将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备投方案的顺序分解为不同的层次结构，然后得用求解判断矩阵特征向量的办法，求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重，最后再加权和的方法递阶归并各备择方案对总目标的最终权重，此最终权重最大者即为最优方案。

这里所谓“优先权重”是一种相对的量度，它表明各备择方案在某一特点的评价准则或子目标，标下优越程度的相对量度，以及各子目标对上一层目标而言重要程度的相对量度。

层次分析法比较适合于具有分层交错评价指标的目标系统，而且目标值又难于定量描述的决策问题。

function [w,CR]=mycom(A,m,RI)[x,lumda]=eig(A);r=abs(sum(lumda));n=find(r==max(r));max_lumda_A=lumda(n,n);max_x_A=x(:,n);w=A/sum(A);CR=(max_lumda_A-m)/(m-1)/RI;end本matlab程序用于层次分析法中计算判断矩阵给出的权值已经进行一致性检验。

其中A为判断矩阵，不同的标度和评定A将不同。

m为A的维数RI为判断矩阵的平均随机一致性指标：根据m的不同值不同。

当CR<时符合一致性检验，判断矩阵构造合理。

下面是层次分析法的简介，以及判断矩阵构造方法。

一.层次分析法的含义层次分析法（The analytic hierarchy process）简称AHP，在20世纪70年代中期由美国运筹学家托马斯·塞蒂（）正式提出。

它是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法。

由于它在处理复杂的决策问题上的实用性和有效性，很快在世界范围得到重视。

它的应用已遍及经济计划和管理、能源政策和分配、行为科学、军事指挥、运输、农业、教育、人才、医疗和环境等领域。

二.层次分析法的基本思路与人对一个复杂的决策问题的思维、判断过程大体上是一样的。

（1）层次分析法的原理层次分析法是将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备投方案的顺序分解为不同的层次结构，然后得用求解判断矩阵特征向量的办法，求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重，最后再加权和的方法递阶归并各备择方案对总目标的最终权重，此最终权重最大者即为最优方案。

这里所谓“优先权重”是一种相对的量度，它表明各备择方案在某一特点的评价准则或子目标，标下优越程度的相对量度，以及各子目标对上一层目标而言重要程度的相对量度。

层次分析法比较适合于具有分层交错评价指标的目标系统，而且目标值又难于定量描述的决策问题。

构造判断矩阵的讲解层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是一种用于处理决策问题的定量方法。

它通过将问题分解为一系列相互关联的准则和备选方案，并使用判断矩阵来定量评估它们之间的相对重要程度，从而帮助决策者进行决策。

一、构造判断矩阵的基本思想判断矩阵是用于量化准则和备选方案之间相对重要程度的工具。

构造判断矩阵的基本思想是通过比较两个元素之间的重要程度，将其转化为一个数值。

这个数值被称为重要性权重。

二、判断矩阵的构建过程1.确定准则和备选方案：首先，需要明确决策问题的准则和备选方案。

准则是衡量备选方案优劣的标准，备选方案是实施决策的可行选择。

2.构建层次结构：将准则和备选方案按照层次结构组织起来。

层次结构由若干层次组成，最顶层是目标层次，下一层是准则层次，最底层是备选方案层次。

3.定义判断矩阵：对于每一对元素，决策者根据其重要程度来填写判断矩阵的元素。

判断矩阵是一个n×n的矩阵，其中n是准则或备选方案的个数。

4.判断矩阵的填写：对于准则层次的判断矩阵，决策者评价不同准则之间的相对重要程度，从1到9进行评分，其中1表示两个准则同等重要，9表示一个准则远远重要于另一个准则。

对于备选方案层次的判断矩阵，决策者评价不同备选方案之间的相对重要程度。

5.判断矩阵的一致性检验：进行一致性检验是为了保证判断矩阵的可靠性。

通过计算判断矩阵的最大特征值和一致性指标，确定判断矩阵是否通过一致性检验。

三、判断矩阵的数学原理判断矩阵是根据相对重要程度进行填写的。

根据AHP的原理，假设第i个准则对于第j个准则的相对重要程度为A(i,j)，那么相对重要程度满足以下两个条件：1.A(i,j)=1/A(j,i)：即准则i相对于准则j的重要程度与准则j相对于准则i的重要程度互为倒数。

2.A(i,j)×A(j,k)=A(i,k)：即准则i相对于准则j的重要程度与准则j相对于准则k的重要程度的乘积等于准则i相对于准则k的重要程度。

层次分析法(详解)AHP(AnalyticHierarchyProce)层次分析法是美国运筹学家T。

L。

Saaty教授于二十世纪70年代提出的一种实用的多方案或多目标的决策方法，是一种定性与定量相结合的决策分析方法。

常被运用于多目标、多准则、多要素、多层次的非结构化的复杂决策问题，特别是战略决策问题，具有十分广泛的实用性。

用AHP分析问题大体要经过以下五个步骤：1、建立层次结构模型将决策的目标、考虑的因素（决策准则）和决策对象按它们之间的相互关系分为最高层、中间层和最低层，绘出层次结构图。

2、构造判断矩阵在确定各层次各因素之间的权重时，如果只是定性的结果，则常常不容易被别人接受，因而Saaty等人提出：一致矩阵法，即：不把所有因素放在一起比较，而是两两相互比较。

对比时采用相对尺度，以尽可能减少性质不同因素相互比较的困难，以提高准确度。

3、层次单排序所谓层次单排序是指，对于上一层因素而言，本层次各因素的重要性的排序。

4、判断矩阵的一致性检验所谓一致性是指判断思维的逻辑一致性。

如当甲比丙是强烈重要，而乙比丙是稍微重要时，显然甲一定比乙重要。

这就是判断思维的逻辑一致性，否则判断就会有矛盾。

5、层次总排序确定层所有因素对于总目标相对重要性的排序权值过程，称为层次总排序。

这一过程是从最高层到最底层依次进行的。

对于最高层而言，其层次单排序的结果也就是总排序的结果。

系统性，将对象视作系统，按照分解、比较、判断、综合的思维方式进行决策，系统分析（与机理分析、测试分析并列）；实用性，定性与定量相结合，能处理传统的优化方法不能解决的问题；简洁性，计算简便，结果明确，便于决策者直接了解和掌握。

构建风险层次结构通过选取的指标可以看出这是一个多目标的且问题涉及到许多因素，各种因素的作用相互，情况复杂。

依据层次分析法处理这类复杂的问题就需要对所涉及的因素指标进行分析：哪些是需相互比较的；哪些是需相互影响的。

把那些需相互比较的因素归成同一类，构造出一个各因素类之间相互联结的层次结构模型。

各因素类的层次级别由其与目标的关系而定：第一层是目标层，也就是国家风险的评价排序第二层是准则层，这一层中是国家风险排序所涉及的国家风险类型，即政治风险、经济风险、社会风险。

第三层是子准则层，这一层是评价衡量准则层中各要素的影响因素及评价指标，即政权凝聚力、腐败状况、相关法律政策、国际关系、官僚主义、经济政策、汇率稳定性、金融环境、内部冲突、外部冲突、民族差异等。

第四层也就是我们要选择的方案即所要选择的并购方案国家。

图5.1风险层次结构模型Fig.5.1 The hierarchical structure model of country risk为了方便计算以及模型的理解，层次结构中各层次均用字母代替，目标层为iA ，准则层为B i ，子准则层为C i ，方案层为D i 。

5.2.2 重要性程度描述为了将上述复杂的多因素综合比较问题转化为简单的两因素相对比较问题。

首先找出所有两两比较的结果，并且把它们定量化；然后再运用适当的数学方法从所有两两相对比较的结果之中求出多因素综合比较的结果。

进行定性的成对比较时，我们将比较结果分为5种等级：相同、稍强、强、明显强、绝对强并将我们所做出的比较结果应用1～9个数字尺度来进行定量化，比较具体含义及相应数字对应如下表：表5.2 AHP重要程度描述表Table 5.2 Described table of AHP important degree 定性比较结果数字定量因素1相较于因素2具有相同的重要性 1因素1与因素2相比，前者重要性稍强 3因素1与因素2相比，前者重要性强 5因素1与因素2相比，前者重要性明显强7因素1与因素2相比，前者重要性绝对强9因素1与因素2相比，相对重要性处于上述等级之间2、4、6、8（续表5.2）定性比较结果数字定量因素1与因素2相比，后者的重要性要稍强、强、明显强、绝对强于前者1/3、1/5、1/7、1/9例如：在准则层中有三个因素政治风险B1、经济风险B2以及社会风险B3，假设如果政治风险B1相较于经济风险B2在风险中的重要性稍强那么就是B1：B2=3:1也就是3。

层次分析法中判断矩阵的构造问题作者：储敏学位授予单位：南京理工大学1.参考文献2.郭亚军综合评价理论与方法 20023.秦寿康综合评价原理及应用 20034.王雪华两种层次结构化决策方法的理论与应用研究--AHP与AIM 20005.王莲芬.许树柏层次分析法引论 19906.Saaty T L The Analytic Hierarchy Process 1980ler G A The magical number seven,plus or minus two:Some limits on our capacity for processing information 19568.左军层次分析法中判断矩阵的间接给出法 1988(10)9.徐泽水层次分析法中构造判断矩阵的新方法 1997(zk)10.徐泽水层次分析法新标度法 1998(10)11.舒康.梁镇伟AHP中的指数标度 1990(01)12.汪浩.马达层次分析法标度评价与新标度方法 1993(05)13.侯岳衡.沈德家指数标度及其与几种标度的比较[期刊论文]-系统工程理论与实践 1995(10)14.P J M Van Laarhoven.W Pedrycz A Fuzzy Extension of Saaty's Priority Theory 1983(03)15.许若宁.翟晓燕层次分析法中Fuzzy判断矩阵的建立及其排序 1988(05)16.王绪柱.刘进生.魏毅强模糊判断矩阵的一致性及权重排序 1995(01)17.诸克军.张新兰.肖荔瑾FuzzyAHP方法及应用[期刊论文]-系统工程理论与实践 1997(12)18.曹纯模糊AHP中权重向量的一种新算法[期刊论文]-西北民族学院学报(自然科学版) 1999(1)19.James J Buckley.Thomas Feuring.Yoichi Hayashi Fuzzy hierarchical analysis revisited 200120.Ruoning Xu Fuzzy least-squares priority method in the analytic hierarchy process 200021.许若宁Fuzzy判断矩阵的一致性修正[期刊论文]-数学研究与评论 2003(1)22.刘进生.魏毅强.王绪柱区间数判断矩阵的建立及其权重计算 1993(03)23.魏毅强.刘进生.王绪柱不确定型AHP中判断矩阵的一致性概念及权重[期刊论文]-系统工程理论与实践 1994(4)24.张吉军区间数的排序方法研究[期刊论文]-运筹与管理 2003(3)25.穆增超.郭小宣区间判断矩阵的一种新的排序方法[期刊论文]-汉中师范学院学报 2003(3)26.高洁.盛昭瀚可拓层次分析法研究[期刊论文]-系统工程 2002(5)27.骆正清关于层次分析法中判断矩阵间接给出法的讨论 1993(03)28.骆正清.杨善林层次分析法中几种标度的比较[期刊论文]-系统工程理论与实践 2004(9)29.徐泽水关于层次分析中几种标度的模拟评估[期刊论文]-系统工程理论与实践 2000(7)30.Malcolm Beynon An analysis of priority values from alternative comparison scales within AHP 200231.骆正清层次分析法中判断矩阵构造的新方法[期刊论文]-电子科技大学学报 1999(5)32.赵玮.岳德权AHP的算法及其比较分析 1995(01)33.章志敏.赵继超层次分析的广义梯度特征向量法[期刊论文]-经济数学 2000(4)34.王应明.徐南荣优化理论在层次分析法中的应用 1991(02)35.柴巧珠层次分析法的改进最小二乘排序法 1993(03)36.陈宝谦层次分析的两种新排序方法 1990(02)37.金菊良.魏一鸣.付强.丁晶计算层次分析法中排序权值的加速遗传算法[期刊论文]-系统工程理论与实践 2002(11)38.雷功炎关于将相对熵用于层次分析的简单注记 1995(03)39.E U choo.W C Wedley A common framework for deriving preference values from pairwise comparison matrices 200440.Chiclana F.Herrera F.Herrera-Viedma E Integrating three representation models in fuzzy multipurpose decision makingbased on fuzzy preference relation 199841.Tanino T Fuzzy preference orderings in group decision making 198442.陈守煜系统模糊决策理论与应用 199443.徐泽水模糊互补判断矩阵排序的一种算法[期刊论文]-系统工程学报 2001(4)44.樊治平.姜艳萍.肖四汉模糊判断矩阵的一致性及其性质[期刊论文]-控制与决策 2001(1)45.肖四汉.樊治平.王梦光Fuzzy判断矩阵的一致性研究[期刊论文]-系统工程学报 2001(2)46.樊治平.胡国奋模糊判断矩阵一致性逼近及排序方法[期刊论文]-运筹与管理 2000(3)47.姜艳萍.樊治平基于模糊判断矩阵的一种方案排序方法[期刊论文]-东北大学学报(自然科学版) 2000(4)48.肖四汉具有不同形式偏好信息的群决策理论与方法研究 200149.姜艳萍.樊治平一种用于模糊判断矩阵排序的χ2方法[期刊论文]-东北大学学报（自然科学版） 2000(5)50.樊治平.李洪燕.胡国奋一类Fuzzy判断矩阵及方案排序的目标规划方法[期刊论文]-东北大学学报 2000(1)51.徐泽水互补判断矩阵的两种排序方法--权的最小平方法及特征向量法[期刊论文]-系统工程理论与实践 2002(7)52.Jiang Y P.Fan Z P.Wang X R A lagrange multiplier ranking method for the fuzzy judgement matrix 200153.孔松泉.达庆利.徐泽水互补判断矩阵排序的广义χ2法[期刊论文]-东南大学学报(自然科学版) 2002(4)54.韦振中致判断矩阵与一致模糊矩阵的关系[期刊论文]-广西民族学院学报(自然科学版) 2001(2)55.宋光兴.杨德礼模糊判断矩阵排序向量的确定方法研究[期刊论文]-模糊系统与数学 2004(2)56.Y H Chen.Wen-june Wang.Chih-Hui Chiu New estimation method for the membership values in Fuzzy sets 20001.期刊论文骆正清.杨善林层次分析法中几种标度的比较-系统工程理论与实践2004,24(9)提出了用保序性、一致性、标度均匀性、标度可记忆性、标度可感知性、标度权重拟合性等标准,综合评价层次分析法中的不同标度;并用上述标准对现有的几种标度进行了比较,结论是:对单一准则下的排序,各种标度法都具有保序性,因而建议使用1～9标度;对精度要求较高的多准则下的排序问题,建议使用指数标度e0/5～e8/5 或e0/4～e8/4.2.学位论文占济舟关于层次分析法中标度问题的研究2005层次分析法(AHP)是由美国运筹学家，匹兹堡大学T.L.Saaty教授于20世纪70年代中期提出的，一种将决策者的定性判断和定量分析相结合的科学决策方法。

层次分析法的计算步骤层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）是一种用于多准则决策的定量分析方法，由美国学者Thomas L. Saaty于1970年代提出。

它通过将一个复杂的多准则问题分解为一系列的层次结构，然后利用专家判断来确定每个层次的权重以及相对优先级，最终得出最佳决策。

下面将详细介绍层次分析法的计算步骤。

1.确定决策的目标和准则：首先明确决策的目标，以及实现这一目标所需的准则。

例如，如果我们要决定购买一台新的汽车，目标可能是选择性价比最高的汽车，准则可能包括价格、燃油经济性、安全性、舒适性等。

3.构建判断矩阵：为了确定每个层次之间的重要性比较，需要构建判断矩阵。

判断矩阵是一种由专家根据经验、知识或直觉所得到的关于准则之间相对重要性的矩阵。

对于每个层次，需要构建一个判断矩阵。

例如，在准则层次，专家需要判断每个准则与其他准则之间的相对重要性。

4.对判断矩阵进行标准化：将判断矩阵进行标准化是为了消除专家主观性的影响。

标准化的方法可以有多种，最常用的方法是将每列元素除以该列元素之和，使每列元素之和等于15.计算权重向量：通过对标准化的判断矩阵进行特征值分解，可以得到特征值和对应的特征向量。

特征向量的元素表示各个准则相对于目标的权重。

为了保证权重之和等于1，需要将特征向量进行归一化。

归一化的方法是将每个元素除以所有元素之和。

6.一致性检验：进行一致性检验是为了评估专家的判断是否一致和合理。

一致性指标（Consistency Index, CI）是用来度量判断矩阵的一致性程度的指标，其计算方法为CI=(λmax-n)/(n-1)，其中λmax为最大特征值，n为准则数目。

为了验证判断矩阵的一致性，还需要计算一个随机一致性指标（Random Index, RI）作为对照。

如果CI<0.1，则认为判断矩阵是一致的。

7.一致性修正：如果判断矩阵不一致，可以通过进行一致性修正来提高一致性。

function［w，CR]=mycom（A,m,RI）［x，lumda]=eig(A）;r=abs（sum（lumda));n=find（r==max(r)）;max_lumda_A=lumda(n,n);max_x_A=x（：，n);w=A/sum（A）;CR=(max_lumda_A—m）/（m-1)/RI；end本matlab程序用于层次分析法中计算判断矩阵给出的权值已经进行一致性检验。

其中A为判断矩阵，不同的标度和评定A将不同。

m为A的维数RI为判断矩阵的平均随机一致性指标:根据m的不同值不同。

当CR<0。

1时符合一致性检验,判断矩阵构造合理。

下面是层次分析法的简介,以及判断矩阵构造方法。

一.层次分析法的含义层次分析法（The analytic hierarchy process)简称AHP，在20世纪70年代中期由美国运筹学家托马斯·塞蒂（T。

L。

Saaty）正式提出.它是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法。

由于它在处理复杂的决策问题上的实用性和有效性，很快在世界范围得到重视。

它的应用已遍及经济计划和管理、能源政策和分配、行为科学、军事指挥、运输、农业、教育、人才、医疗和环境等领域。

二.层次分析法的基本思路与人对一个复杂的决策问题的思维、判断过程大体上是一样的。

（1）层次分析法的原理层次分析法是将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备投方案的顺序分解为不同的层次结构,然后得用求解判断矩阵特征向量的办法，求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重，最后再加权和的方法递阶归并各备择方案对总目标的最终权重,此最终权重最大者即为最优方案。

这里所谓“优先权重"是一种相对的量度,它表明各备择方案在某一特点的评价准则或子目标,标下优越程度的相对量度，以及各子目标对上一层目标而言重要程度的相对量度。

层次分析法比较适合于具有分层交错评价指标的目标系统，而且目标值又难于定量描述的决策问题。

层次分析法判断矩阵层次分析法判断矩阵程序先确定判断矩阵；然后用以下程序就好了：%层次分析法的matlab程序%%%%diertimoxingyiclc,cleardisp(输入判断矩阵);% 在屏幕显示这句话A=input(A=);% 从屏幕接收判断矩阵[n,n]=size(A);% 计算A的维度，这里是方阵，这么写不太好x=ones(n,100);% x为n行100列全1的矩阵y=ones(n,100);% y同xm=zeros(1,100);% m为1行100列全0的向量m(1)=max(x(:,1));% x第一列中最大的值赋给m的第一个分量y(:,1)=x(:,1);% x的第一列赋予y 的第一列x(:,2)=A*y(:,1);% x的第二列为矩阵A*y(:,1)m(2)=max(x(:,2));% x 第二列中最大的值赋给m的第二个分量y(:,2)=x(:,2)/m(2);% x的第二列除以m(2)后赋给y的第二列p=0.0001;i=2;k=abs(m(2)-m(1));% 初始化p，i，k为m(2)-m(1)的绝对值while k>p% 当k>p是执行循环体i=i+1;% i 自加1x(:,i)=A*y(:,i-1);% x的第i列等于A*y的第i-1列m(i)=max(x(:,i));% m的第i个分量等于x第i列中最大的值y(:,i)=x(:,i)/m(i);% y的第i列等于x的第i列除以m的第i个分量k=abs(m(i)-m(i-1));% k等于m(i)-m(i-1)的绝对值enda=sum(y(:,i));% y的第i列的和赋予aw=y(:,i)/a;% y的第i 列除以at=m(i);% m的第i个分量赋给tdisp(权向量:);disp(w);% 显示权向量wdisp(最大特征值:);disp(t);% 显示最大特征值t %以下是一致性检验CI=(t-n)/(n-1);% t-维度再除以维度-1的值赋给CIRI=[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];% 计算的标准CR=CI/RI(n);% 计算一致性if CR摘要在定性问题的决策中，ＡＨＰ是一种优秀的方法，其基础是对评价对象的两两比较，并用比较结果构造判断矩阵，而这些都依赖于决策者选用的偏好关系。