Matlab如何实现基于AHP高校食堂满意度调查示例
Matlab如何实现基于AHP高校食堂满意度调查示例
小编给大家分享一下Matlab如何实现基于AHP高校食堂满意度调查示例，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
应用层次分析法（Analytical Hierachy Process，AHP）是匹兹堡大学T.L.Saaty教授在20世纪70年代初期提出对定性问题进行定量分析的一种渐变灵活的多准则决策方案。
其特点是把复杂问题中的各种因素通过划分为相互联系的有序层次，使之条理化，根据对有一定客观现实的主观两两比较，把专家意见和分析者的客观判断结果直接有效地结合起来，然后利用数学方法计算每一层元素相对重要性次序的权值，最终通过所有层次间的总排序计算所有元素的相对权重并进行排序，从而分析消费者决策。
基于AHP高校食堂满意度调查
本研究采用的满意度指标体系是项目组运用深度访谈和小组访谈法经过业内专家反复论证筛选确立的，能综合反映高校食堂的满意度水平，在深入分析高校食堂满意度的问题上，将有关影响因素，按照层次模型，根据隶属关系，分为若干个层次，高校食堂满意度A为目标层，饭菜质量B1，卫生质量B2，服务质量B3为准则层，接下来，饭菜价格C1，饭菜口味C2，饭菜分量C3，饭菜种类C4，就餐卫生环境C5，食物卫生C6，服务人员卫生C7，就餐设施C8，多媒体服务C9，工作人员服务C10为对应下的方案层。
同理可得，判断矩阵B1的特征向量为W=（0.3899，0.1524，0.0679，0.3899），表示对于准则层B1（饭菜质量），方案层C1（饭菜价格），C2（饭菜口味），C3（饭菜分量），C4（饭菜种类）的相对权重值分别为0.3899，0.1524，0.0679，0.3899。
判断矩阵B2的特征向量为W=（0.2255，0.6738，0.1007），表示对于准则层B2（卫生质量），方案层C5（就餐卫生环境）C6（食物卫生）C7（服务人员卫生）的相对权重值分别为0.2255，0.6738，0.1007。
判断矩阵B3的特征向量为W=（0.6370，0.2583，0.1047），表示对于准则层B3（服务质量），方案层C8（就餐设施），C9（多媒体服务），C10（工作人员服务）的相对权重值分别为0.6370，0.2583，0.1047。
以矩阵A为例进行一致性检验：CI=0.0268，CR=0.0515<0.1，由此断定判断矩阵A具有满意的一致性，该判断矩阵为有效矩阵，是可以用来做层次分析的。同理，对判断矩阵B1，B2，B3，进行一致性检验，得到三个判断矩阵的CR值分别为0.0163，0.0825，0.0370均小于0.1，因此断定这三个判断矩阵均通过一致性检验，均为有效矩阵。
附录 ：层次分析法Matlab程序
%层次分析法（AHP）disp('请输入判断矩阵A（n阶）');A = input('A=');[n,n] = size(A);x = ones(n,100);y = ones(n,100);m = zeros(1,100);m(1) = max(x(:,1));y(:,1) = x(:,1);x(:,2) = A*y(:,1);m(2) = max(x(:,2));y(:,2) = x(:,2)/m(2);p=0.0001; i=2; k=abs(m(2)-m(1));while k>p i=i+1; x(:,i) = A*y(:,i-1); m(i) = max(x(:,i)); y(:,i) = x(:,i)/m(i); k=abs(m(i)-m(i-1));enda = sum(y(:,i));w = y(:,i)/a;t = m(i);disp(w);%一致性检验CI = (t-n)/(n-1);RI = [0 0 0.52 0.89 1.12 1.36 1.41 1.46 1.49 1.52 1.54 1.56 1.58 1.59];CR = CI/RI(n);if CR<0.10 disp('此矩阵一致性可以接受！'); disp('CI=');disp(CI); disp('CR=');disp(CR);end
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