AHP层次分析法Python实现代码.rar

AHP层次分析法Python实现代码,如有需要，请大家下载！！！可用！！

import numpy as np

# 层次分析法确定各变量权重
A = np.array（[[1  5  3  3]\
              [1/511/3  1/3]\
              [1/33  1  1]\
              [1/33  1  1]]）
S = sum（A）
for i in range（0len（A））:
    for j in range（0len（A））:
        A[ij] = A[ij]/S[j]
feature_vector_A = list（map（sumA））
weight_A = np.array（feature_vector_A）/len（A）

B1 = np.array（[[1  5  7  5  7  7]\
               [1/51  3  1  3  3]\
               [1/71/31 1/3 1 1]\
               [1/51  3  1  3  3]\
               [1/71/311/3  1  1]
               [1/71/311/3  1  1]]）
S1 = sum（B1）
for i in range（0len（B1））:
    for j in range（0len（B1））:
        B1[ij] = B1[ij]/S1[j]
feature_vector_B1 = list（map（sumB1））
weight_B1 = np.array（feature_vector_B1）/len（B1）
weight_AB1 = weight_A[0]*weight_B1

B2 = np.array（[[1    5  3  9  9  7]\
               [1/5  1  31/51/51/3]\
               [1/31/3  11/71/71/5]\
               [1/9  5  7  1  11/5]\
               [7    3  5  5  51/5]
               [7    3  5  5  5  1]]）
S2 = sum（B2）
for i in range（0len（B2））:
    for j in range（0len（B2））:
        B2[ij] = B2[ij]/S2[j]
feature_vector_B2 = list（map（sumB2））
weight_B2 = np.array（feature_vector_B2）/len（B2）
weight_AB2 = weight_A[1]*weight_B2

B3 = np.array（[[1 1/3 1/5  1/3 3  5]\
               [3  1  1/3  1   5  7]\
               [5  3  1    3   7  9]\
               [3  1  1/3  1   5  7]\
               [1/31/51/7  1/5 1  3]\
               [1/51/71/9  1/7 1/31]]）
S3 = sum（B3）
for i in range（0len（B3））:
    for j in range（0len（B3））:
        B3[ij] = B3[ij]/S3[j]
feature_vector_B3 = list（map（sumB3））
weight_B3 = np.array（feature_vector_B3）/len（B3）
weight_AB3 = weight_A[2]*weight_B3

B4 = np.array（[[1  3  3  5  5  1/5]\
               [1/31  1  3  3  1/7]\
               [1/31  1  3  3  1/7]\
               [1/51/31/31  1  1/9]\
               [1/51/31/31  1  1/9]\
               [5  7  7  9  9  1]]）
S4 = sum（B4）
for i in range（0len（B4））:
    for j in range（0len（B4））:
        B4[ij] = B4[ij]/S4[j]
feature_vector_B4 = list（map（sumB4））
weight_B4 = np.array（feature_vector_B4）/len（B4）
weight_AB4 = weight_A[3]*weight_B4

weight = weight_AB1 + weight_AB2 + weight_AB3 + weight_AB4

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       2347  2019-08-04 16:04  AHP.py

     文件         27  2019-08-04 16:19  readme.txt

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