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Python层次分析法代码.py

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简介:
本代码实现了利用Python进行层次分析法(AHP)的应用,适用于决策问题中多准则评估的需求,帮助用户计算权重并做出合理选择。 层次分析法的代码可以通过适当调整来解决自己的问题。这段代码使用Python编写,可以灵活应用于不同的场景进行层次分析。

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客服
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  • Python.py
    优质
    本代码实现了利用Python进行层次分析法(AHP)的应用,适用于决策问题中多准则评估的需求,帮助用户计算权重并做出合理选择。 层次分析法的代码可以通过适当调整来解决自己的问题。这段代码使用Python编写,可以灵活应用于不同的场景进行层次分析。
  • Python中AHP的实现
    优质
    本文章详细介绍了如何使用Python编程语言来实现AHP(Analytic Hierarchy Process)层次分析法,并提供了具体的代码示例。通过该方法可以帮助读者理解和应用这一决策支持工具,以便在多准则决策问题中进行权重赋值和比较判断。 使用Python语言实现AHP算法需要先安装numpy包,并且要求使用Python3以上的版本。
  • 的源
    优质
    《层次分析法的源代码》是一份详细阐述如何利用编程语言实现层次分析法(AHP)的资源。它为读者提供了一种将复杂决策问题分解成多个比较容易处理的层次的方法,并通过数学计算得出不同选项的权重,从而帮助做出最优选择。 用Java实现的层次分析法源代码可以用来判断判断矩阵是否符合要求,并计算CR值。熟悉层次分析法的人应该了解这一点。
  • MATLAB
    优质
    本代码运用MATLAB实现层次分析法(AHP),适用于决策问题中多准则评估。通过建立判断矩阵及一致性检验进行权重计算,帮助用户解决复杂选择问题。 数学建模常用的层次分析法MATLAB源码可以运行,并且只需修改数据即可使用,十分便捷。希望对你的建模工作有所帮助,祝你顺利。
  • Python中AHP的实现.rar
    优质
    本资源提供了一个使用Python语言实现AHP(层次分析法)的完整代码示例。包括权重计算和一致性检验等关键步骤,适用于初学者学习与实践。 AHP层次分析法Python实现代码可供下载使用。
  • 模糊
    优质
    本代码实现了基于模糊层次分析法(FAHP)的决策支持系统模型,适用于解决复杂问题中的多准则决策分析。 FAHP的Matlab代码实现了模糊层次分析法的一致性检验和单排序功能。这段描述介绍了如何使用MATLAB编写用于执行模糊层次分析(Fuzzy Analytic Hierarchy Process, FAHP)的相关程序,包括一致性验证以及对各因素进行单一层级排序的方法。
  • Matlab中的
    优质
    本代码实现基于Matlab的层次分析法(AHP),适用于决策问题中复杂因素的量化与评估,提供权重计算及一致性检验功能。 层次分析法的Matlab代码主要用于计算各影响因子的权重。下载后可以替换为自己的数据使用。
  • MATLAB-NASTRAN_CoMatlab: NASTRAN_CoMatlab
    优质
    NASTRAN_CoMatlab 是一个利用MATLAB实现层次分析法(AHP)的工具,适用于基于NASTRAN的数据处理和工程应用。 层次分析的MATLAB代码NASTRAN兼容有限元(CoFE)是一个独立于结构分析与设计领域的开源程序,并采用面向对象的MATLAB语言编写实现。CoFE版本4.0是当前稳定版,模型定义使用的是NASTRAN格式输入文件中的批量数据部分,而案例控制和优化则通过MATLAB来完成设定。此外还提供了示例以帮助用户了解如何创建分析与优化实例,并附带了一个简易的图形界面用于预览模型及查看分析结果。 CoFE版本5.0正处于开发阶段,它对程序架构进行了全面重构以便于持续添加新功能,包括但不限于:支持矩形、圆柱和球体坐标系下的节点定义;改进了对象组成的源代码组织结构以简化使用流程;通过创建异构对象数组实现了分层的对象接口。此外还重新分配了各个类的责任范围来优化输入处理、模型构建、分析解决方案以及后期处理等环节的分工。 尽管CoFEv5.0的重大开发工作已经基本完成,但现阶段仍建议用户优先考虑使用CoFEv4.0版本进行实际操作和应用。
  • .zip_应用_VB编程_VB
    优质
    本资料介绍了层次分析法及其在实际问题中的应用,并提供了使用VB编程语言实现层次分析法的具体案例和代码。适合对决策支持系统感兴趣的读者学习参考。 层次分析法的VB实现包括一个具有VB窗口界面的应用程序,用于解决多属性决策问题。