层次分析法(analytic hierarchy process),简称AHP,是指将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次,在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。该方法是美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂于20世纪70...
层次分析法(The analytic hierarchy process)简称AHP,在20世纪70年代初期由美国匹兹堡大学运筹学家托马斯·塞蒂(T.L. Saaty)在为美国国防部研究“根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配”的课题...
❑ 层次分析法(The analytic hierarchy process)简称AHP,在20世纪70年代初期由美国匹兹堡大学运筹学家托马斯·塞蒂(T.L. Saaty)在为美国国防部研究“根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配”的...
层次分析法(AHP)工具 要尝试,请访问 。 使用前请注意 该计算器可以运行,但是目前没有任何可保存数据的位置。 因此,如果您不小心在浏览器中导航回去,则可能会丢失所有数据。 在添加该功能之前,建议您在向工具...
AHP层次分析法matlab代码
层次分析法模糊这个应用程序在 AHP 的实现中使用模糊方法使 AHP 矩阵一致。 可以在 codeforge 上找到。 同样适用于(原文) 说明模糊ahp、FAHP原程序,程序输入输出模糊数相对加权函数可以很好的使用。
AHP计算主观权重matlab实现
层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)这是一种定性和定量相结合的、系统的、层次化的分析方法。这种方法的特点就是在对复杂决策问题的本质、影响因素及其内在关系等进行深入研究的基础上,利用较少的定量信息...
层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)由美国运筹学家托马斯·塞蒂(T. L. Saaty)于20世纪70年代中期提出,用于确定评价模型中各评价因子/准则的权重,进一步选择最优方案。该方法仍具有较强的主观性,...
AHP-JS-version -js写的层次分析法算法,AHP model based on javascript -利用numeric.js进行线性代数的一些运算 -用户端进行专家打分后,前端可以直接计算出权重
简单的表格确定层次分析法的参数以及对其进行一致性检验
AHP与熵值法求权重,层次分析法与熵值法求权重计算:经典案例实操.rar
AHP层次分析法计算权重、特征值、特征向量,第一作者刘兴,其他地方下载需要47个币 【 尚有疑问,欢迎沟通!! 1.CSDN上有人说可用; 2.亲自试验,代码流畅,但个人感觉特征值、特征向量存疑; 3.用java求出的特征...
本文提出了基于人机工程学和用户需求的层次分析法(AHP),Kano模型和质量函数展开方法,以改进孟加拉国拖拉机驾驶员的拖拉机座椅设计。 已对50名拖拉机驾驶员进行了调查,以确定当前座椅的问题。 通过分析数据,...
该文应用层次分析法(AHP)和模糊综合评价(FCE)的基本理论,建立组织绩效评价指标体系,以此为评价因子构建层次结构模型,建立判断矩阵。将判断矩阵的特征值所对应的特征向量作为评价指标的权重,再构造模糊综合评价矩阵,...
AHP(层次分析法)的MATLAB代码实现,应用时只需要修改评判矩阵
基于AHP与FMEA的物流企业服务质量评价,胡莎,常建娥,针对物流企业服务质量评价过程中涉及的因素多、主观性大等特点,提出了一种基于层次分析法(AHP)和失效模式与影响分析(FMEA)相�
利用层次分析法来解决数学或经济学中的问题,里面有AHP程序以及相应的AHP建模的讲解说明
横渡江河、海峡选择何种方案是难于完全定量分析的问题。一个好的方案可以给人们带来经济效益、社会效益和环境效益,但是我们也不得不考虑这些因素之间的相互影响的关系,以及需要付出的代价。怎样权衡各因素之间的...
基于AHP和Matlab的职位应聘问题建模分析.pdf
标签: 开源软件
该软件消除或减少了 AHP 矩阵的不一致性。 处理不一致的一种方法是根据需要多次重做所有判断,以达到可接受的水平。 这是一项非常耗时的任务,可能会导致各种错误。 为了帮助 DM 尝试处理不一致问题,开发了 ...
论文研究-基于AHP和DEA的非均一化灰色关联方法.pdf, AHP虽然能够充分利用专家的主观意见,但是很难排除人为因素带来的偏差;DEA的评价结果虽然不受人为因素的影响,但是不...
ahp matlab 代码 code-of-matlab 基于matlab实现的关于AHP的代码。 对应的数据来自网上CSDN。
基于模糊AHP和模糊TOPSIS方法的跨境电商供应链弹性与脆弱性匹配.pdf
标签: matlab
AHP 层次分析法(Analytic Hierarchy Process,简称AHP)是将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次,在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。
首先阐述了证据理论和DS/AHP方法的基本知识,在此基础上分别对DS/AHP方法的BPA计算、BPA合成和合成结果进行改进.该改进方法既能如DS/AHP方法一样处理含不确定性信息的问题,减少时间复杂度,还能得到各单个方案的支持度...