AHP权重计算指南

这些代码能够计算出MOORA、TOPSIS、modTOPSIS、VIKOR和ARAS等五种不同MCDM技术的最优解。使用AHP和交叉熵方法可以计算出标准权重。使用这些代码的研究人员，请引用以下论文：“Hussain，SAI，Sen，B.，Das Gupta，A.和Mandal，UK（2020）。新颖的多目标决策和折衷方法，用于选择Inconel-800超合金的最佳加工参数。科学与工程，45，5833-5847。”、“Sen B.，Hussain，SAI，Gupta，AD，Gupta，MK，Pimenov，DY和Mikołajczyk，T。（2021）。类型2模糊AHP-ARAS在选择最佳WED

AHP（层次分析法）用于指标权重确定，涉及方法、概念和规则。可帮助为建模做准备。

这个程序可以计算用户指定的一组网格点的Hermite Quadrature权重。通过使用函数值及其在网格点处的一阶导数，对函数f(x)在网格上进行数值积分。

AHP层次分析法操作指南 想要运用AHP层次分析法解决问题，你需要遵循以下步骤： 明确问题: 首先，你需要明确你想要解决的问题是什么，以及你期望得到的结果是什么。 建立递阶层次结构: 将问题分解成多个层次，包括目标层、准则层和方案层。目标层位于最顶层，代表你想要达成的目标。准则层位于中间层，代表影响目标的因素。方案层位于最底层，代表解决问题的可选方案。 建立两两比较的判断矩阵: 对于每一层的元素，你需要进行两两比较，并根据其重要性程度赋予一定的权重。这些权重将构成一个判断矩阵，用于计算每个元素的相对重要性。 层次单排序: 通过计算判断矩阵的特征值和特征向量，可以得到每个元素在该层级中的权

Pegasos 算法通过迭代优化目标函数来计算权重向量 W。在每次迭代中，算法会根据选择的样本数据和当前的权重向量计算损失函数的梯度，并根据梯度更新权重向量。 具体来说，Pegasos 算法的权重向量更新规则如下： 初始化: 将权重向量 W 初始化为零向量或随机向量。 迭代更新: 对于每次迭代 t，执行以下步骤： 从训练数据集中随机选择一个样本 (x, y)。 计算预测值：ŷ = sign(Wᵀ * x)。 如果预测错误 (ŷ ≠ y)，则更新权重向量：W = (1 - λ/t) * W + (η * y * x)。 λ 是正则化参数，用于控制模型的复杂度。 η 是学习率，用于控制每

详细描述了AHP层次分析法的原理和操作流程，帮助读者深入理解该方法的应用及实施步骤。

为何BP神经网络在确定权重和阈值后，通过输入矩阵、权重、阈值及激励函数进行的数学运算结果，与直接使用神经网络sim的结果存在差异？技术专家sunxxgold于2012-11 15:09编辑

AHP层次分析法：构建判断矩阵 在使用层次分析法（AHP）进行系统分析时，构建判断矩阵是至关重要的一步。判断矩阵用于表达决策者对同一层次因素之间相对重要性的判断。 判断矩阵的构建步骤： 确定评估因素： 明确要评估的因素，并将其归入不同的层次，包括目标层、准则层和方案层。 两两比较： 将同一层次的因素进行两两比较，评估它们之间的相对重要性。可以使用1-9标度法进行比较，其中1表示两个因素同等重要，9表示一个因素比另一个因素极其重要。 构建矩阵： 将两两比较的结果填写到判断矩阵中。判断矩阵是一个方形矩阵，其行和列代表同一层次的因素。 一致性检验： 对构建的判断矩阵进行一致性检验，确保判断的逻辑

在多指标综合评价和多目标决策中，层次分析法是有效的方法。利用MATLAB的强大数值处理功能，实现了层次分析法的判断、分析和计算。决策者只需在MATLAB程序文件中导入相应的数据和两两对比判断矩阵，即可快速得出分析结果，为解决实际问题提供了快捷的方法，从而提高决策效率。