明显aij=1/aji-A被称为正互反矩阵-matlab AHP

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，确保判断的逻辑一致性。 判断矩阵示例： 假设我们需要评估三个方案A、B、C，并使用两个准则：成本和质量。我们可以构建以下判断矩阵： | 准则 | 成本 | 质量 || ---- | ---- | ---- || 成本 | 1 | 1/3 || 质量 | 3 | 1 | 该矩阵表示，决策者认为质量比成本重要三倍。 注意事项： 判断矩阵的行和列必须对应相同的因素。 判断矩阵的对角线元素始终为1。 判断矩阵的元素应满足倒数关系，例如，如果A比B重要3倍，那么B比A重要1/3倍。 一致性检验是确保判断矩阵有效性的重要步骤。 通过构建判断矩阵，我们可以将决策者的主观判断转化为定量数据，为后续的AHP分析提供基础。

以下是我编写的Matlab代码，用于实现8x8矩阵的Zigzag反扫描。

在Matlab开发中，为生成(1,-1)的随机矩阵A，可以优化代码以避免循环。

利用输入的x和y坐标，生成基于距离和时间条件的空间权重矩阵，适用于空间计量经济学中的回归分析。特别适用于考虑时间条件的享乐回归，如对几年内的销售数据集进行房屋销售额评估。例如，排除一年前的交易作为邻居，模拟可比销售额评估方法。

本教程提供MATLAB练习，用于流方程的应用，涉及具有空间可变对流系数（流-功率侵蚀）的基岩河侵蚀。使用Spyder环境，修改入门Python脚本以绘制河流轮廓，并回答相关问题。入门步骤包括创建文件夹并打开Spyder。练习包括检查代码、绘制河流剖面和回答问题。

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。

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。

层次分析法（AHP），是美国运筹学家Thomas L. Saaty提出的多准则决策分析方法，通过比较矩阵确定各因素间的相对重要性。源码包括主程序AHPmain.m、权重计算AHP_Weights.m、辅助函数AHPfun.m、模型构建AHPmodel.m、特征向量计算AHP_Eigenvector.m、权重序列计算AHP_WeightsSequence.m、一致性比率计算AHP_CR.m和矩阵乘法函数matrixMult.m。这些源码可以帮助用户理解AHP实现过程，并根据需要进行参数调整。

在博文中，详细介绍了使用Matlab对深圳成指数据进行正态性检验的方法。