数学建模第四次作业-根据层次分析法选择旅游目的地

数学建模第四次作业-根据层次分析法选择旅游目的地
数学建模第四次作业-根据层次分析法选择旅游目的地

数学建模期末作业题目:根据层次分析法选择旅游目的地

一、问题提出

假设有杭州、成都、北京、桂林、西安、重庆、武汉、青岛、三亚、厦门、上海、天津、广州、苏州、南京、深圳、洛阳、大连、内蒙古、拉萨共20个地方供你选择,你会根据景色、费用、居住、饮食、旅游等一些条件,去选择一个城市旅游。根据层次分析法,如何选择?

二、层次分析法基本简介

层次分析法(The analytic hierarchy process)简称AHP,在20世纪70年代中期由美国运筹学家托马斯·塞蒂

(T.L.Saaty)正式提出。它是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法。该方法是美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂于本世纪70年代初,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"课题时,应用网络系统理论和多目标综合评价方法,提出的一种层次权重决策分析方法。

所谓层次分析法,是指将一个复杂的多目标决策问题作为一个系统,将目标分解为多个目标或准则,进而分解为多指标(或准则、约束)的若干层次,通过定性指标模糊量化方

法算出层次单排序(权数)和总排序,以作为目标(多指标)、多方案优化决策的系统方法。

层次分析法是将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备投方案的顺序分解为不同的层次结构,然后用求解判断矩阵特征向量的办法,求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重,最后再加权和的方法递阶归并各备择方案对总目标的最终权重,此最终权重最大者即为最优方案。这里所谓“优先权重”是一种相对的量度,它表明各备择方案在某一特点的评价准则或子目标,标下优越程度的相对量度,以及各子目标对上一层目标而言重要程度的相对量度。层次分析法比较适合于具有分层交错评价指标的目标系统,而且目标值又难于定量描述的决策问题。其用法是构造判断矩阵,求出其最大特征值。及其所对应的特征向量W,归一化后,即为某一层次指标对于上一层次某相关指标的相对重要性权值。

三、模型假设

1.假设同学们以正常的心态旅游。

2.当旅游城市的距离较大时,时间可能比较长,这时,

为了协调时间并达到总费用最少,可以选择不同的交通工具,改变旅游时间,从而改变总费用。当旅游城市距离较少时,时间比较短,假设与一个时段相比可忽略不计,则可以看成当时出发当时可到的情况。

3.假设飞机,火车正常运行,旅行费用只与旅游路线,

时间及交通工具有关。

4.假设乘坐交通工具选用飞机时两城市之间的距离按直

线距离代替

5.假设饮食方面无个人偏好,以大众口味进行评估;

6.假设居住酒店价格为该旅游城市中等水平且便于外出;

7.假设旅行费用均在可接受的范围之内。

四.模型建立

利用层次分析法构造层次分析模型。

五.模型求解

1、杭州、成都、北京、桂林、西安、重庆、武汉、青岛、三亚、厦门、上海、天津、广州、苏州、南京、深圳、洛阳、大连、内蒙古、拉萨共20个城市分别用p1,p2......,p20表示。设选择旅游地为目标O。

通过互相比较准则层五个因素对最上层选择旅游地的影响,设旅游人数为C1,设酒店数量为C2,设旅游花费为C3,设3A景区数为C4,设公交线路数为C5.设它们的权重分别为C1=3,C2=7,C3=9,C4=5,C5=1,参照.L.Saaty的比例九标度法给出各层次的两两判断矩阵(见下表)

2、设要比较各准则C1,C2,C3,C4,C5对目标O的重要性

C i:C j:a(ij) A=(a ij)m*n,a ij>0,a ji=1/a ij

A=[1,3/7,1/3,3/5,3;7/3,1,7/9,7/5,7;3,9/7,1,9/5,9;5/3,5/7,5/9,1,5;1/3,1/7,1/9,1/5,1]

A~成对比较阵A是正互反阵

要由A确定C1,,,,,,C5对O的权向量

3、成对比较阵和权向量

成对比较的不一致情况

A=[1,3/7,1/3,3/5,3;7/3,1,7/9,7/5,7;3,9/7,1,9/5,9;5/3,5/7,5/9,1,5;1/3,1/7,1/9,1/5,1]

a12=1/2(C1:C2)

一致比较-----a23=8(C2:C3)

a13=4(C1:C3)

4、“选择旅游地”中准则层对目标的权向量及一致性检验准则层对目标的成对比较阵

A=[1,3/7,1/3,3/5,3;7/3,1,7/9,7/5,7;3,9/7,1,9/5,9;5/3,5/7,5/9,1,5;1/3,1/7,1/9,1/5,1]

最大特征根γ= 5.0000

权向量(特征向量)W=[0.2335;0.5449;0.7006;0.3892;0.0778]

一致性指标CI= (5.0000 -5)/(5-1)=0

随机一致性指标RI=1.12(通过查表得到)

一致性比率CR=0/1.12=0<0.1

通过一致性检验

5、组合权向量

记第二层(准则)对第一层(目标)的权向量为W2=(W21,...

同样求第三层(方案)对第二层每一元素(准则)的权向量

方案层对C1(旅游人数)方案层对C2(酒店数量)的成对比较阵的成对比较阵https://www.360docs.net/doc/d4891790.html,

B1=[1,3,7;B2=[1,1/2,1/4;

1/3,1,3;2,1,1/2;...Bn 1/7,1/3,1] 4,2,1]

最大特征根γ 1 γ 2 ...γn 权向量W31 W32 (3)

第三层对第二层的计算结果

RI=1.6292 (n= 20),CI k均可通过一致性检验

方案P1对目标的组合权重为

0.3493x0.2335+0.2696x0.5449+0.6619x0.7006+0.5822x0.3892+0.1677x 0.0778=0.9318

方案P2对目标的组合权重为

0.3222x0.2335+0.1918x0.5449+0.7517x0.7006+0.5369x0.3892+0.0775x 0.0778=0.9214

......

方案P11对目标的组合权重为

0.2388x0.2335+0.5701x0.5449+0.6675x0.7006+0.4072x0.3892+0.0814 x0.0778=0.9989

......

通过计算各个方案对目标的组合权重知,方案P11对目标的组合权重最大,为0.9989,所以考虑景色、费用、居住、饮食、旅游等一些条件,建议游客去上海游玩。

六、可行性分析

现实生活中有太多的因素影响着人们的旅行,远多于我们假设的

因素,比如说天气状况、节假日、距离远近等等,所以说我们得出的

这个结论或者说是观点仅供参考。

附表:

城市旅游人数(新闻)花费(新闻)酒店数量(途牛网)国家3A景区数量(来源于360百科)成都 2.1亿3033.42亿

20

16404

3

杭州16286.63万3041.34亿

9571

北京 2.9亿5122.4亿

75

17238

桂林突破8000万971.76亿

2

4540

西安

4

1.81亿1633.30亿14111

37

重庆

5.4亿3300亿15631

武汉 2.57亿2812.84亿

6

9010

9

青岛8803万1653亿

9671

三亚1830.97万406亿

5119

3

厦门7800万1160亿

3912

上海 3.7亿4485亿

14243

10

天津 2.11亿3545.44亿

5441

广州2亿3600亿

2

13645

苏州12264万

3

2332亿6611

9 南京

12293万2168.9亿5774

深圳13147.45万1485.46亿

9746

洛阳 1.2698亿1065.61亿3852 2

2 大连8517.9万1280亿

5586

内蒙古11826万3440.1亿24 拉萨

1 1600余万227.41亿1635

数学建模之层次分析法

第四讲层次分析法 在现实世界中,往往会遇到决策的问题,比如如何选择旅游景点的问题,选择升学志愿的问题等等。在决策者作出最后的决定以前,他必须考虑很多方面的因素或者判断准则,最终通过这些准则作出选择。 比如选择一个旅游景点时,你可以从宁波、普陀山、浙西大峡谷、雁荡山和楠溪江中选择一个作为自己的旅游目的地,在进行选择时,你所考虑的因素有旅游的费用、旅游地的景色、景点的居住条件和饮食状况以及交通状况等等。这些因素是相互制约、相互影响的。我们将这样的复杂系统称为一个决策系统。这些决策系统中很多因素之间的比较往往无法用定量的方式描述,此时需要将半定性、半定量的问题转化为定量计算问题。层次分析法是解决这类问题的行之有效的方法。层次分析法将复杂的决策系统层次化,通过逐层比较各种关联因素的重要性来为分析、决策提供定量的依据。 一、建立系统的递阶层次结构 首先要把问题条理化、层次化,构造出一个有层次的结构模型。一个决策系统大体可以分成三个层次: (1) 最高层(目标层):这一层次中只有一个元素,一般它是分析问题的预定目标或理想结果; (2) 中间层(准则层):这一层次中包含了为实现目标所涉及的中间环节,它可以由若干个层次组成,包括所需考虑的准则、子准则; (3) 最低层(方案层):这一层次包括了为实现目标可供选择的各种措施、决策方案等。 比如旅游景点问题,我们可以得到下面的决策系统: 目标层——选择一个旅游景点 准则层——旅游费用、景色、居住、饮食、交通 方案层——宁波、普陀山、浙西大峡谷、雁荡山、楠溪江 二、构造成对比较判断矩阵和正互反矩阵 在确定了比较准则以及备选的方案后,需要比较若干个因素对同一目标的影响,从额确定它们在目标中占的比重。如旅游问题中,五个准则对于不同决策者在进行决策是肯定会有不同的重要程度,而不同的方案在相同的准则上也有不同的适合程度表现。层次结构反映了因素之间的关系,但准则层中的各准则在目标衡量中所占的比重并不一定相同,在决策者的

数学建模作业

郑重声明: 本作业仅供参考,可能会有错误,请自己甄别。 应用运筹学作业 6.某工厂生产A,B,C,D四种产品,加工这些产品一般需要经刨、磨、钻、镗四道工序,每种产品在各工序加工时所需设备台时如表1-18所示,设每月工作25天,每天工作8小时,且该厂有刨床、磨床、钻床、镗床各一台。问:如何安排生产,才能使月利润最大?又如A,B,C,D四种产品,每月最大的销售量分别为300件、350件、200件和400件,则该问题的线性规划问题又该如何? 1234 四种产品的数量,则得目标函数: Max=(200?150)x1+(130?100)x2+(150?120)x3+(230?200)x4 =50x1+30x2+30x3+30x4 生产四种产品所用时间: (0.3+0.9+0.7+0.4)x1+(0.5+0.5+0.5+0.5)x2+(0.2+0.7+0.4+ 0.8)x3+(0.4+0.8+0.6+0.7)x4≤25×8 即:2.3x1+2.0x2+2.1x3+2.5x4≤200 又产品数量不可能为负,所以:x i≥0(i=1,2,3,4) 综上,该问题的线性规划模型如下: Max Z=50x1+30x2+30x3+30x4 S.T.{2.3x1+2.0x2+2.1x3+2.5x4≤200 x i≥0(i=1,2,3,4) 下求解目标函数的最优解: max=50*x1+30*x2+30*x3+30*x4; 2.3*x1+2.0*x2+2.1*x3+2.5*x4<200; Global optimal solution found. Objective value: 4347.826 Total solver iterations: 0 Variable Value Reduced Cost X1 86.95652 0.000000 X2 0.000000 13.47826 X3 0.000000 15.65217

数学建模作业——实验1

数学建模作业——实验1 学院:软件学院 姓名: 学号: 班级:软件工程2015级 GCT班 邮箱: 电话: 日期:2016年5月10日

基本实验 1.椅子放平问题 依照1.2.1节中的“椅子问题”的方法,将假设中的“四腿长相同并且四脚连线呈正方形”,改为“四腿长相同并且四脚连线呈长方形”,其余假设不变,问椅子还能放平吗?如果能,请证明;如果不能,请举出相应的例子。 答:能放平,证明如下: 如上图,以椅子的中心点建立坐标,O为原点,A、B、C、D为椅子四脚的初始位置,通过旋转椅子到A’、B’、C’、D’,旋转的角度为α,记A、B两脚,C、D两脚距离地面的距离为f(α)和g(α),由于椅子的四脚在任何位置至少有3脚着地,且f(α)、g(α)是α的连续函数,则f(α)和g(α)至少有一个的值为0,即f(α)g(α)=0,f(α)≥ 0,g(α)≥0,若f(0)>0,g(0)=0,

则一定存在α’∈(0,π),使得 f(α’)=g(α’)=0 令α=π(即椅子旋转180°,AB 边与CD 边互换),则 f(π)=0,g(π)>0 定义h(α)=f(α)-g(α),得到 h(0)=f(0)-g(0)>0 h(π)=f(π)-g(π)<0 根据连续函数的零点定理,则存在α’∈(0,π),使得 h(α’)=f(α’)-g(α’)=0 结合条件f(α’)g(α’)=0,从而得到 f(α’)=g(α’)=0,即四脚着地,椅子放平。 2. 过河问题 依照1.2.2节中的“商人安全过河”的方法,完成下面的智力游戏:人带着猫、鸡、米过河,船除需要人划之外,至多能载猫、鸡、米之一,而当人不在场时,猫要吃鸡、鸡要吃米,试设计一个安全过河的方案,并使渡河的次数尽量的少。 答:用i =1,2,3,4分别代表人,猫,鸡,米。1=i x 在此岸,0=i x 在对岸,()4321,,,x x x x s =此岸状态,()43211,1,1,1x x x x D ----=对岸状态。安全状态集合为 :

数学建模定性分析方法解析

定性研究数据采集 定量研究往往具有足够样本量支持,丰富的统计分析技术,可以得出具有一定代表性的结论,但对于某个问题消费者为何如此回答,其所给解释是否是其真实想法,这样的问题便显得有些束手无策了。相对而言,定性技术对数理性的要求低一些,但对消费者动机的深层挖掘要求却更高,更具针对性,因而 与定量研究形成互补。 常规定性研究的方法主要是个别深度访谈与座谈会访谈。其中深度访谈是深层次地挖掘个体的表现特征与背后的原因,而座谈会是利用几个人一起进行头脑风暴(brainstorming)的优势,相互激发、相互启迪, 从而挖掘出深层次的原因。 座谈会(FDG) 座谈会的成功依赖于两个系统,一个是主持人培训系统,一个是被访者约访系统。华通现代建立起专职主持人与研究员水平主持人两个体系。一方面保持几个专职主持人,以利于他们不断提高公司在座谈会主持方面的技术水平,适应一些难度非常大的主持项目;另一方面又更鼓励一部分研究人员掌握主持技巧, 完成常规项目中必须的座谈会需求。 专职主持人的特点是主持技巧水平较高,缺点是研究设计、分析能力弱。必须要研究人员与主持人的高度配合才能够拿出高水平的研究报告。研究员水平的主持人对于一些特别复杂的技巧没有专职主持人那么强,但由于自己完全参与项目设计、数据分析、报告撰写等过程,容易对消费者有特别深入的理解、对数据的理解也会有独到的方面,比较容易出好的研究报告。 深层访谈(In-depth Interview) 深访是一种无结构的、直接的、一对一的访问,在访问过程中,由掌握高级访谈技巧的调查员对调查对象进行深入的访谈,用以揭示对某一问题的潜在动机、态度和情感,此方法最适合于做探测性调查。深层访谈的优点是更能深入地了解被调查者的内心想法和态度;便于对一些保密性、敏感性问题进行调查;能够自由地交换信息,常常会取得一些意外的资料。缺点是调查的无结构性使得这种方法首调查员自身素

(完整版)数学建模之层次分析法

层次分析法 层次分析法是一种解决多目标的复杂问题的定性与定量相结合的决策分析方法。该方法将定量分析与定性分析结合起来,用决策者的经验判断各衡量目标能否实现的标准之间的相对重要程度,并合理地给出每个决策方案的每个标准的权数,利用权数求出各方案的优劣次序,比较有效地应用于那些难以用定量方法解决的课题。 缺点: (1)层次分析法的主观性太强,模型的搭建,判断矩阵的输入都是决策者的主观判断,往往会因为决策者的考虑不周、顾此失彼而造成失误。 (2)层次分析法模型的内部结构太过理想化,完全分离、彼此独立的层次结构在实践中很难做到。 (5)层次分析法只能从给定的决策方案中去选择,而不能给出新的、更优的策略。 1.模型的应用 用于解决多目标的复杂问题的定性与定量相结合的决策分析。 (1)公司选拔人员, (2)旅游地点的选取, (3)产品的购买等, (4)船舶投资决策问题(下载文档), (5)煤矿安全研究, (6)城市灾害应急能力, (7)油库安全性评价, (8)交通安全评价等。 2.步骤 ①建立层次结构模型 首先明确决策目标,再将各个因素按不同的属性从上至下搭建出一个有层次的结构模型,模型如下图所示。

目标层 准则层 方案层 目标层:表示解决问题的目的,即层次分析要达到的总目标。通常只有一个总目标。 准则层:表示采取某种措施、政策、方案等实现预定总目标所涉及的中间环节。 方案层:表示将选用的解决问题的各种措施、政策、方案等。通常有几个方案可选。 注意: (1)任一元素属于且仅属于一个层次;任一元素仅受相邻的上层元素的支配,并不是任一元素与下层元素都有联系; (2)虽然对准则层中每层元素数目没有明确限制,但通常情况下每层元素数最好不要超过 9 个。这是因为,心理学研究表明,只有一组事物在 9 个以内,普通人对其属性进行判别时才较为清楚。当同一层次元素数多于 9 个时,决策者对两两重要性判断可能会出现逻辑错误的概率加大,此时可以通过增加层数,来减少同一层的元素数。 ②构造判断(成对比较)矩阵 以任意一个上一层的元素为准则,对其支配的下层各因素之间进行两两比 a重要程度的衡量用Santy的1—9较。得到判断矩阵,再求出各元素的权重。 ij 标度方法给出。即

西南大学2016年春《数学建模》作业及答案(已整理)(共5次)

西南大学2014年春《数学建模》作业及答案(已整理) 第一次作业 1:[填空题] 名词解释: 1.原型 2.模型 3.数学模型 4.机理分析 5.测试分析 6.理想方法 7.计算机模拟 8.蛛网模型 9.群体决策 10.直觉 11.灵感 12.想象力 13.洞察力 14.类比法 15.思维模型 16.符号模型 17.直观模型 18.物理模型19.2倍周期收敛20.灵敏度分析21.TSP问题22.随机存储策略23.随机模型24.概率模型25.混合整数规划26.灰色预测 参考答案: 1.原型:原型指人们在现实世界里关心、研究或者从事生产、管理的实际对象。2.模型:指为某个特定目的将原形的某一部分信息简缩、提炼而构造的原型替代物。3.数学模型:是由数字、字母或其它数字符号组成的,描述现实对象数量规律的数学公式、图形或算法。4.机理分析:根据对客观事物特性的认识,找出反映内部机理的数量规律,建立的模型常有明显的物理意义或现实意义。5.测试分析:将研究对象看作一个"黑箱”系统,通过对系统输入、输出数据的测量和统计分析,按照一定的准则找出与数据拟合得最好的模型。6.理想方法:是从观察和经验中通过想象和逻辑思维,把对象简化、纯化,使其升华到理状态,以其更本质地揭示对象的固有规律。7.计算机模拟:根据实际系统或过程的特性,按照一定的数学规律用计算机程序语言模拟实际运行情况,并依据大量模拟结构对系统或过程进行定量分析。8.蛛网模型:用需求曲线和供应曲线分析市场经济稳定性的图示法在经济学中称为蛛网模型。9.群体决策:根据若干人对某些对象的决策结果,综合出这个群体的决策结果的过程称为群体决策。10.直觉:直觉是人们对新事物本质的极敏锐的领悟、理解或推断。11.灵感:灵感是指在人有意识或下意识思考过程中迸发出来的猜测、思路或判断。12.想象力:指人们在原有知识基础上,将新感知的形象与记忆中的形象相互比较、重新组合、加工、处理,创造出新形象,是一种形象思维活动。13.洞察力:指人们在充分占有资料的基础上,经过初步分析能迅速抓住主要矛盾,舍弃次要因素,简化问题的层次,对可以用那些方法解决面临的问题,以及不同方法的优劣作出判断。14.类比法:类比法注意到研究对象与以熟悉的另一对象具有某些共性,比较二者相似之处以获得对研究对象的新认识。15.思维模型:指人们对原形的反复认识,将获取的知识以经验的形式直接储存于人脑中,从而可以根据思维或直觉作出相应的决策。16.符号模型:是在一定约束条件或假设下借助于专门的符号、线条等,按一定形式组合起来描述原型。17.直观模型:指那些供展览用的实物模型以及玩具、照片等,通常是把原型的尺寸按比例缩小或放大,主要追求外观上的逼真。18.物理模型:主要指科技工作者为一定的目的根据相似原理构造的模型,它不仅可以显示原型的外形或某些特征,而且可以用来进行模拟实验,间接地研究原型的某些规律。19.2倍周期收敛:在离散模型中,如果一个数列存在两个收敛子列就称为2倍周期收敛。20.灵敏度分析:系数的每个变化都会改变线性规划问题,随之也会影响原来求得的最优解。为制定一个应付各种偶然情况的全能方法,必须研究以求得的最优解是怎样随输入系数的变化而变化的。这叫灵敏性分析。21.TSP问题:在加权图中寻求最佳推销员回路的问题可以转化为在一个完备加权图中寻求最佳哈密顿圈的问题,称为TSP问题。22.随机存储策略:商店在订购货物时采用的一种简单的策略,是制定一个下界s和一个上界S,当周末存货不小于s时就不定货;当存货少于s 时就订货,且定货量使得下周初的存量达到S,这种策略称为随机存储策略。23.随机模型:如果随机因素对研究对象的影响必须考虑,就应该建立随机性的数学模型,简称为随机模型。24.概

层次分析报告法在数学建模中的应用

层次分析法在数学建模中的应用 摘要:人们在生活中处理一些决策问题的时候,要考虑的因素有多有少,有大有小,但是 一个共同的特点是它们通常都涉及到经济 、社会、 人文等方面的因素。在作比较、 判断 、 评价、 决策时,这些因素的重要性 影响力或者优先程度往往难以量化,人的主观选择会起 着相当主要的作用,这就给用一般的数学方法解决问题带来本质上的困难。这是就有人提出 了一种能有效地处理这样一类问题的实用方法,称为层次分析法,这是一种定性和定量相结 合的、系统化、层次化的分析方法。以及在对层次分析法的引入基础之上,建立层次分析模 型,并给出了层次分析的求解过程,以及在现实生活中的应用。 关键词:层次分析法;成对比较矩阵;权向量;一致性指标;一致性比率 一. 问题的提出:人们在日常生活中常常碰到许多决策问题:请朋友吃饭要筹划是办家宴还是去饭店,是吃中餐、西餐还是自助餐;假期旅游和科研成果的评价。诸如此类问题面临抉择,就要慎重考虑,反复比较,尽可能满意的决策。 然而人们在处理上面这些决策问题的时候,要考虑的因素有多有少,有大有小,但是一个共同的特点是它们通常都涉及经济社会和人文等方面的因素。在做比较、判断、评价、决策时,这些因素的重要性、影响力或者优先程度难以量化,人的主观选择会起着相当重要的作用。T.L.Saaty 等人在20世纪70年代提出了一种能有效地处理这样一类问题的实用方法,称为层次分析法(简称AHP ),这是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法。 二. 层次分析法的基本步骤 1.将决策问题分解为三个层次。最上层为目标层,最下层为方案层,中间层为准则层。 2.通过相互比较确定各准则对于目标的权重,及各方案对于每一准则的权重,这些权重在人的思想过程常是定性的,而在层次分析法中则要给出得到权重的定量方法。 3.将方案层对准则层的权重及准则层对目标层的权重进行综合,最终确定方案层对目标层的权重。在层次分析法中要给出进行综合的计算方法。 三. 构造成对比较阵、计算权向量并做一致性检验;计算组合权向量并做组合一致性检验。 1.成对比较矩阵和权向量 所有因素两两相互对比,对比时采用相对尺度,以尽可能减少性质不同的诸因素相互对比的困难,提高准确度。 假设要比较某一层n 个因素对12,n c c c 上层一个因素O 的影响,每次取两个

基于层次分析法的数学建模

基于层次分析法研究云南烟草品牌竞争力 摘要 与国外知名烟草品牌相比,国内的烟草品牌存在着品牌集中度不够,品牌多、杂、散、小;品牌定位模糊,市场占有率低;品牌形象乱,品牌美誉度低,消费者购买行为习惯化导致忠诚度差等问题,因此,本文采用层次分析法对在中国烟草行业中有着举足轻重地位的云南省烟草品牌竞争力进行了评价研究,分析云南烟草业品牌现状,提出品牌竞争力的影响因素,对提高云南烟草业的品牌竞争力、解决烟草业存在的问题提供一定的帮助。 关键词:烟草品牌云南烟草品牌竞争力层次分析法 一、问题重述 近年来,我国一直推进实施卷烟工业的整合重组、卷烟品牌的淘汰和优化。但是,由于之前的卷烟品牌众多;截止到 2009 年底我国的烟草企业有 30 家,卷烟品牌 138 个,所以目前我国烟草企业之间的竞争非常激烈,行业内有众多势均力敌的竞争对手。当今卷烟产品差异化日渐缩小,消费者购买时会更看重品牌价值和品牌文化,使烟草行业内部面临着激烈的竞争,以具有代表性的云烟为实证,分析云南烟草企业的品牌竞争力及影响品牌竞争力的主要因素,并提出提高云烟品牌竞争力的对策建议。

二、问题分析 (1)云南卷烟近年情况分析 图1为云产卷烟在全国各地区的销量情况,有颜色部分为云南卷烟销量均超过15.58万箱,在全国卷烟销售中占有很大份额。2008 年卷烟品牌为16个,比2003年的36个减少了 20个。作为全国卷烟产销量最大的省份,2009 年云南的产销量达到 3667.9 亿支。在卷烟产量增幅较小的情况下,2008 年云南烟草工业税利为 577 亿元,比2003 年的 330 亿元增加了 247 亿元。因此,分析云南卷烟品牌竞争力有助于对云南卷烟品牌做出适当的规划调整,很大程度上能够促进云南经济的发展。(数据为云南中烟系统中2015年 云产卷烟销量数据) 图1

数学建模数模第一次作业(章绍辉版)

1.(1) n=101; x1=linspace(-1,1,n); x2=linspace(-2,2,n); y1=[sqrt(1-x1.^2);-sqrt(1-x1.^2)]; y2=[sqrt(4-x2.^2);-sqrt(4-x2.^2);sqrt(1-(x2.^2)/4);-sqrt(1-(x2.^2)/4)]; plot(x1,y1) … hold on; plot(x2,y2) title('椭圆x^2/4+y^2=1的内切圆和外切圆') axis equal -2.5 -2-1.5-1-0.500.51 1.52 2.5 -2-1.5-1-0.500.511.5 2椭圆x 2/4+y 2=1的内切圆和外切圆 (2) x1=linspace(-2,2,101); / x2=linspace(-2,8); axis equal plot(exp(x1),x1,x1,exp(x1),x2,x2) title('指数函数y=exp(x)和对数函数y=ln(x)关于y=x 对称')

-2 -1 1 2 3 4 5 6 7 8 -2-101234567 8指数函数y=exp(x)和对数函数y=ln(x)关于y=x 对称 (3) hold on — q=input('请输入一个正整数q;') for i=1:q for j=1:i if rem(j,i) plot(j/i,1/i) end end end @

0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 00.050.10.150.20.250.30.350.40.45 0.5 3.代码如下: n=input('请输入实验次数n=') k=0; for i=1:n 。 x=ceil(rand*6)+ceil(rand*6); if x ==3|x==11 k=k+1; elseif x~=2&x~=7&x~=12 y= ceil(rand*6)+ceil(rand*6); while y~=x&y~=7 y=ceil(rand*6)+ceil(rand*6); end if y==7 ; k=k+1; end end end

数学建模期末作业谈层次分析法在就业中的应用讲课稿

数学建模期末作业谈层次分析法在就业中 的应用

谈层次分析法在就业中的应用 摘要 近年高校毕业生数量急剧膨胀就业的难题似乎变得更加严峻和突出——全国就业工作座谈会传来消息,2010年应届毕业生规模是本世纪初的6倍,2011年高校毕业生人数为660万人,“十二五”时期应届毕业生年平均规模将达到近700万人。许多大学生处于就业十字路口,茫然不知所措。这种心态下的种种决策难免造成失误,所以需要一种可靠的定量的容易操作的,并且具体的有说服力的方法来帮助做出决策。本文提出了定性和定量相结合的层次分析法步骤,构成了工作满意度的评价指标体系,通过各因素重要程度比较与计算,最终确定出了6个具体指标在该体系下的权重并排序,这样在分析某种工作的满意程度时就可以按此权重进行衡量。为此我们建立了层次结构模型,做成对比较矩阵: 正互反矩阵为?????????? ????? ? ??? ?=wn wn w wn w wn wn w w w w w w w wn w w w w w w w A /...... 2/1//2........3/22/21/2/1........3/12/11/1M M M M 通过Matlab 等数学工具,得到特征向量 T w )083.0,201.0,139.0,154.0,076.0,347.0(1=,且∑==508.6)(max i i nw Aw λ,通过一致 性指标得出1016.0) 1() (max =--= n n CI λ,1.0082.024 .11016 .0<=== RI CI CR , 如果有CI 偏差,那偏差是否在满意的一致性范围,引进平均随机一致性指标RI 。 平均随机一致性指标RI 数值

8第八章 层次分析法

-167- 第八章 层次分析法 层次分析法(Analytic Hierarchy Process ,简称AHP )是对一些较为复杂、较为模糊的问题作出决策的简易方法,它特别适用于那些难于完全定量分析的问题。它是美国运筹学家T. L. Saaty 教授于上世纪70年代初期提出的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法。 §1 层次分析法的基本原理与步骤 人们在进行社会的、经济的以及科学管理领域问题的系统分析中,面临的常常是一个由相互关联、相互制约的众多因素构成的复杂而往往缺少定量数据的系统。层次分析法为这类问题的决策和排序提供了一种新的、简洁而实用的建模方法。 运用层次分析法建模,大体上可按下面四个步骤进行: (i )建立递阶层次结构模型; (ii )构造出各层次中的所有判断矩阵; (iii )层次单排序及一致性检验; (iv )层次总排序及一致性检验。 下面分别说明这四个步骤的实现过程。 1.1 递阶层次结构的建立与特点 应用AHP 分析决策问题时,首先要把问题条理化、层次化,构造出一个有层次的结构模型。在这个模型下,复杂问题被分解为元素的组成部分。这些元素又按其属性及关系形成若干层次。上一层次的元素作为准则对下一层次有关元素起支配作用。这些层次可以分为三类: (i )最高层:这一层次中只有一个元素,一般它是分析问题的预定目标或理想结果,因此也称为目标层。 (ii )中间层:这一层次中包含了为实现目标所涉及的中间环节,它可以由若干个层次组成,包括所需考虑的准则、子准则,因此也称为准则层。 (iii )最底层:这一层次包括了为实现目标可供选择的各种措施、决策方案等,因此也称为措施层或方案层。 递阶层次结构中的层次数与问题的复杂程度及需要分析的详尽程度有关,一般地层次数不受限制。每一层次中各元素所支配的元素一般不要超过9个。这是因为支配的元素过多会给两两比较判断带来困难。 下面结合一个实例来说明递阶层次结构的建立。 例1 假期旅游有1P 、2P 、3P 3个旅游胜地供你选择,试确定一个最佳地点。 在此问题中,你会根据诸如景色、费用、居住、饮食和旅途条件等一些准则去反复比较3个侯选地点。可以建立如图1的层次结构模型。 图1 层次结构模型

数学建模第三次作业——追击问题

数 学 建 模 实验报告 机械工程及自动化75班

丁鑫 四人追击问题 问题: 在一个边长为1的正方形跑道的四个顶点上各站有一人,他们同时开始以等速顺时针追逐下一人,在追逐过程中,每个人时刻对准目标,试模拟追击路线。并讨论: (1) 四个人能否追到一起? (2)若能追到一起,则每个人跑过多少路程? (3)追到一起所需要的时间(设速率为1)? (4)如果四个人追逐的速度不一样,情况又如何呢 分析: 先建立坐标系,设计程序使从A,B,C,D 四个点同时出发,画出图形并判断。 程序设计流程: 四个人追击的速度相等,则有14321=====v v v v v 。针对这种情形,可有以下的程序。 hold on axis([0 2 0 2]); grid A=[0,0];B=[0,1];C=[1,1];D=[1,0]; k=0; s1=0;s2=0;s3=0;s4=0; %四个人分别走过的路程 t=0; v=1;dt=0.002; while k<10000 k=k+1; plot(A(1),A(2),'r.','markersize',15); plot(B(1),B(2),'b.','markersize',15); plot(C(1),C(2),'m.','markersize',15);

plot(D(1),D(2),'k.','markersize',15); e1=B-A;d1=norm(e1); e2=C-B;d2=norm(e2); e3=D-C;d3=norm(e3); e4=A-D;d4=norm(e4); fprintf('k=%.0f ',k) fprintf('A(%.2f,%.2f) d1=%.2f ',A(1),A(2),d1) fprintf('B(%.2f,%.2f) d2=%.2f ',B(1),B(2),d2) fprintf('C(%.2f,%.2f) d3=%.2f ',C(1),C(2),d3) fprintf('D(%.2f,%.2f) d4=%.2f\n',D(1),D(2),d4) A=A+v*dt*e1/d1; B=B+v*dt*e2/d2; C=C+v*dt*e3/d3; D=D+v*dt*e4/d4; t=t+dt; s1=s1+v*dt; s2=s2+v*dt; s3=s3+v*dt; s4=s4+v*dt; if norm(A-C)<=5.0e-3&norm(B-D)<=5.0e-3 break end end t s1 s2 s3 s4

数学建模作业

数学建模第一次综合练习班级:数学123班 成员:蒋滢蓥(12170310)汤丽娅(12170321) 吴瑞(12170322)

2.建立不允许缺货的生产销售存贮模型。设生产速率为常数k ,销售速率为常数r ,k>r 。在每个生产周期T 内,开始的一段时间(0>r 和k ≈r 的情况。 解: 1.模型假设:① 每天生产速率为常数k ,销售速率为常数r ; ② 每次生产准备费为1C ,单位时间每件产品贮存费为2C ; ③ 当贮存量降到0时,立即又重新开始生产,即不允许缺货。 2.模型建立:将贮存量表示为时间t 的函数q (t ),开始时贮存量以单位时间(k-r )的速率增加,后一段时间以单位时间r 的速率减少直至0,即q (T )=0 。 如图: 总量 q(t) r*T 生产 销售 (k-r)*T0 k-r r 时间t 时间t T0 T T0 T 图1 图2 其中图1为生产销售模型,T r To k **= 图2为贮存量模型q(t), 且? ??≤<-+--≤<-=T t To r k To To t r To t t r k t q ),(*)(*0,*)()( 而总费用=生产准备费+贮存费,即 ??+=++=To T To c To T c c dt t q c dt t q c c c 02/2***21)(*2)(*21)(总 平均费用k r k T r c T c T r k T To c c 2)(***212/)(***21)(c -+=-+= 均 3.模型求解:k r k r c T c c 2)(**22^1)'(-+-=均

数学建模作业

2016年数学建模作业 作业要求 1. 由于时间的原因,同学们只需将题目做在word上,不需要做在ppt上。 2. 详细的写出模型或方法、程序、程序运行的重要结果,并做结果分析。 3. 你做的答案将与全体同学分享。结业考试也是以你的答案为参考。如果因为你的不认真导致题目做错。从而误导了大家,你将负全部责任。切记要认真做题。如果你不会,那一定要虚心向学霸们请教。 第一部分优化与控制 2016-01 灵敏度分析 某公司计划生产I、II两种产品,每天生产条件如表,问: (1)该公司应如何安排生产计划才能使总利润最多? (2)若产品Ⅰ的利润降至1.5百元/单位,而产品Ⅱ的利润增至2百元/单位,最优生产计划有何变化? (3)若产品Ⅰ的利润不变,则产品Ⅱ的利润在什么范围内变化时,该公司的最优生产计划将不发生变化? (4)设备A和设备C每天能力不变,而设备B能力增加到32,问最优生产计划如何变化? 资源产品ⅠⅡ每天可用能力 设备A(h)0 5 15 设备B(h) 6 2 24 设备C(h) 1 1 5 利润(百元) 2 1 2016-02 投资问题 某银行经理计划用一笔资金进行有价证券的投资,可供购进的证券以及其信用等级、到期年限、收益如下表所示。按照规定,市政证券的收益可以免税,其它证券的收益需按50%的税率纳税。此外还有以下限制:①政府及代办机构的证券总共至少要购进400万元;②所购证券的平均信用等级不超过1.49,信用等级数字越小,信用程度越高;③所购证券的平均到期年限不超过3年;④不允许重复投资。 (1)若该经理有1000万元资金,应如何投资? (2)如果能够以2.75%的利率借到不超过100万元资金,该经理应如何操作?(3)在1000万元资金情况下,若证券A的税前收益增加为4.5%,投资应否改变?若证券C的税前收益减少为4.8%,投资应否改变?

层次分析法-数学建模

层次分析法 一、分析模型和一般步骤 二、建立层次结构模型 三、构造成对比较矩阵 四、作一致性检验 五、层次总排序及决策 一. 层次分析模型和一般步骤 层次分析法是一种定性与定量分析相结合的多因素决策分析方法。这种方法将决策者的经验判断给于数量化,在目标因素结构复杂且缺乏必要数据的情况下使用更为方便,因而在实践中得到广泛应用。 层次分析的四个基本步骤: (1)在确定决策的目标后,对影响目标决策的因素进行分类,建立一个多层次结构; (2)比较同一层次中各因素关于上一层次的同一个因素的相对重要性,构造成对比较矩阵; (3)通过计算,检验成对比较矩阵的一致性,必要时对成对比较矩阵进行修改,以达到可以接受的一致性; (4)在符合一致性检验的前提下,计算与成对比较矩阵最大特征值相对应的特征向量,确定每个因素对上一层次该因素的权重; 计算各因素对于系统目标的总排序权重并决策。 二. 建立层次结构模型 将问题包含的因素分层:最高层(解决问题的目的);中间层(实现总目标而采取的各种措施、必须考虑的准则等。也可称策略层、约束层、准则层等);最低层(用于解决问题的各种措施、方案等)。把各种所要考虑的因素放在适当的层次内。用层次结构图清晰地表达这些因素的关系。 〔例1〕购物模型 某一个顾客选购电视机时,对市场正在出售的四种电视机考虑了八项准则作为评估依据,建立层次分析模型如下:

例2〕选拔干部模型 对三个干部候选人、、,按选拔干部的五个标准:品德、才能、资历、年龄和群众关系,构成如下层次分析模型:假设有三个干部候选人、、,按选拔干部的五个标准:品德,才能,资历,年龄和群众关系,构成如下层次分析模型 例3〕评选优秀学校 某地区有三个学校,现在要全面考察评出一个优秀学校。主要考虑以下几个因素: (1)教师队伍(包括平均学历和年龄结构)

数模作业4(讨论题)

姓名:晏福刚学号:班级:数学一班 一、问题描述 某部门现有资金10万元,五年内有以下投资 项目供选择: 项目A:从第一年到第四年每年初投资,次年末收回本金且获利15%; 项目B:第三年初投资,第五年末收回本金且获利25%,最大投资额为4万元; 项目C:第二年初投资,第五年末收回本金且获利40%,最大投资额为3万元; 项目D:每年初投资,年末收回本金且获利6%; 问如何确定投资策略使第五年末本息总额最大 二、问题分析 本题为投资组合问题,且属于数学规划问题。其中项目A前4年每年初都可以进行投资但只能在第二年末才能收回本利息。B、C在五年中只能进行投资一次,分别在第三年、第四年初进行投资均在第五年末收回且有金额限定。D项目每年初进行投资,每年末就能收回本利息。并且在本题中并没有涉及到风险的问题,所以不考虑有损失。在此题中首先目标是使第五年末的本息最大,约束条件为总的金额及个项目投资金额的限制。 三、模型假设 ①假设每项投资不存在风险,不会出现损失。 ②在投资中一旦投资,就在上面题中所说的时间收回本利息,不考虑中途撤销资金投资的情况。 四、符号假设 x1i 第i年用于A项目的投资金额 x2 第三年用于B项目的投资金额 x3 第二年用于C项目的投资金额

x4j 第j年用于D项目的投资金额 五、模型建立 1.约束条件和目标函数的建立 首先假设第i年用于投资A项目的资金为x1i(i=1、2、3、4)。第三年投资B项目的资金为x2(由于B项目投资条件的限定在五年内只能进行一次投资)。第2年投资C项目的金额为x3。D项目第i年投资金额为x4j(j=1、2、3、4、5)。那么五年内的投资情况及收益情况将如下表所示: 下面对上述表格进行具体的表述: 总的资金为10万。(以下单位均为:万元) 第一年初:可投资金额:10万可投资项目:A、D项目 A的投资金额:x11(将在第二年末收回) D的投资金额:x41则必有x11+x41=10 第一年错误!未指定书签。末:收回D项目的本利息:x41*(1+6%) 第二年初:可投资金额:x41*(1+6%) 可投资项目:A、C、D项目 A的投资金额:x12 (将在第三年末收回) C的投资金额:x3(将在第五年末收回且x3<3) D的投资金额:x42 则必有x12+x3+x42=x41(1+6%) 第二年末:收回第一年A项目的本利息:x11(1+15%) 第二年D的本利息:

数模第一次作业 (1)

2016年数学建模论文 第套 论文题目: 专业、姓名: 专业、姓名: 专业、姓名: 提交日期:2016.6.27

题目:人口增长模型的确定 摘要 对美国人口数据的变化进行拟合,并进行未来人口预测,在第一个模型中,考虑到人口连续变化的规律,用微分方程的方法解出其数量随时间变化的方程,先求对数用matlab里线性拟合求出参数,即人口净增长率r=0.0214,对该模型与实际数据进行对比,并计算了从1980年后每隔10年的人口数据,与实际对比,有很大出入。因此又改进出更为符合实际的阻滞增长模型,应用微分方程里的分离变量法和积分法解出其数量随时间变化的方程,求出参数人口增长率r=0.0268和人口所能容纳最大值m x=285.89,与实际数据对比,拟合得很好,并预测出1980年后每隔10年的人口数据,与实际对比,比较符合。为了便于比较两个模型与实际数据的描述情况作对比,又做出了两个模型与实际数据的对比图,并计算了误差。 关键词:人口预测微分方程马尔萨斯人口增长模型阻滞增长模型 一、问题重述 1790-1980年间美国每隔10年的人口记录如下表所示: 表1 人口记录表 试用以上数据建立马尔萨斯(Malthus)人口指数增长模型,并对接下来的每隔十年预测五次人口数量,并查阅实际数据进行比对分析。 如果数据不相符,再对以上模型进行改进,寻找更为合适的模型进行预测。 二、问题分析 由于题目已经说明首先用马尔萨斯人口增长模型来刻划,列出人口增长指数增长方程并求解,并进行未来50年内人口数据预测,但发现与实际数据有较大出入。考虑到实际的人口增长率是受实际情况制约的,因此,使人口增长率为一变化的线性递减函数,列出人口增长微分方程,求出其方程解,并预测未来五十年内人口实际数据。 三、问题假设 1.假设所给的数据真实可靠; 2.各个年龄段的性别比例大致保持不变;

数学建模章绍辉版第四章作业

第四章作业 第二题: 针对严重的交通情况,国家质量监督检验检疫局发布的国家标准,车辆驾驶人员血液中的酒精含量大于或等于20mg/100ml,小于80mg/100ml 为饮酒驾车,血液中的酒精含量大于或等于80mg/100ml 的为醉酒驾车。 下面分别考虑大李在很短时间内和较长时间内(如2个小时)喝了三瓶啤酒,多长时间内驾车就会违反新的国家标准。 1、 问题假设 大李在短时间内喝下三瓶啤酒后,酒精先从吸收室(肠胃)吸收进中心室(血液和体液),然后从中心室向体外排除,忽略喝酒的时间,根据生理学知识,假设 (1) 吸收室在初始时刻t=0时,酒精量立即为 32 D ;在任意时刻,酒精从吸收室吸收进中心室的速率(吸收室在单位时间内酒精含量的减少量)与吸收室的酒精含量成正比,比例系数为1k ; (2) 中心室的容积V 保持不变;在初始时刻t=0时,中心室的酒精含量为0;在任意时 刻,酒精从中心室向体外排除的速率(中心室在单位时间内酒精含量的减少量)与 中心室的酒精含量成正比,比例系数为2k ; (3) 在大李适度饮酒没有酒精中毒的前提下,假设1k 和2k 都是常量,与饮酒量无关。 2、 符号说明 酒精量是指纯酒精的质量,单位是毫克; 酒精含量是指纯酒精的浓度,单位是毫克/百毫升; ~t 时刻(小时) ; ()~x t 在时刻t 吸收室(肠胃)内的酒精量(毫克) ; 0~D 两瓶酒的酒精量(毫克); (t)~c 在时刻t 吸收室(血液和体液)的酒精含量(毫克/百毫升) ; 2()~c t 在时刻t 中心室(血液和体液)的酒精含量(毫克/百毫升); ~V 中心室的容积(百毫升) ; 1~k 酒精从吸收室吸收进中心室的速率系数(假设其为常数2.0079); 2~k 酒精从中心室向体外排除的速率系数(假设其为常数0.1855);

数学建模作业

习 题 1 1. 请编写绘制以下图形的MA TLAB 命令,并展示绘得的图形. (1) 221x y +=、224x y +=分别是椭圆2241x y +=的内切圆和外切圆. (2) 指数函数x y e =和对数函数ln y x =的图像关于直线y=x 对称. (3) 黎曼函数 1, (0)(0,1) 0 , (0,1), 0,1 q x p q q x y x x x =>∈?=? ∈=?当为既约分数且当为无理数且或者 的图像(要求分母q 的最大值由键盘输入). 3. 两个人玩双骰子游戏,一个人掷骰子,另一个人打赌掷骰子者不能掷出所需点数,输赢的规则如下:如果第一次掷出3或11点,打赌者赢;如果第一次掷出2、7或12点,打赌者输;如果第一次掷出4、5、6、8、9或10点,记住这个点数,继续掷骰子,如果不能在掷出7点之前再次掷出该点数,则打赌者赢. 请模拟双骰子游戏,要求写出算法和程序,估计打赌者赢的概率. 你能从理论上计算出打赌者赢的精确概率吗?请问随着试验次数的增加,这些概率收敛吗?

4. 根据表1.14的数据,完成下列数据拟合问题: (1) 如果用指数增长模型0()0()e r t t x t x -=模拟美国人口从1790年至2000年的变化过程,请用MATLAB 统计工具箱的函数nlinfit 计算指数增长模型的以下三个数据拟合问题: (i) 取定0x =3.9,0t =1790,拟合待定参数r ; (ii) 取定0t =1790,拟合待定参数0x 和r ; (iii) 拟合待定参数0t 、0x 和r . 要求写出程序,给出拟合参数和误差平方和的计算结果,并展示误差平方和最小的拟合效果图. (2) 通过变量替换,可以将属于非线性模型的指数增长模型转化成线性模型,并用MA TLAB 函数polyfit 进行计算,请说明转化成线性模型的详细过程,然后写出程序,给出拟合参数和误差平方和的计算结果,并展示拟合效果图. (3) 请分析指数增长模型非线性拟合和线性化拟合的结果有何区别?原因是什么? (4) 如果用阻滞增长模型00 () 00()()e r t t Nx x t x N x --= +-模拟美国人口从1790年至2000年的变化过程,请用MA TLAB 统计工具箱的函数nlinfit 计算阻滞增长模型的以下三个数据拟合问题: (i) 取定0x =3.9,0t =1790,拟合待定参数r 和N ; (ii) 取定0t =1790,拟合待定参数0x 、r 和N ; (iii) 拟合待定参数0t 、0x 、r 和N . 要求写出程序,给出拟合参数和误差平方和的计算结果,并展示误差平方和最小的拟合效果图. 年份 1790 1800 1810 1820 1830 1840 1850 1860 1870 1880 1890

数学建模层次分析法题目及程序

假期旅游问题 现有三个目的地可供选择(方案):风光绮丽的杭州(),迷人的北戴河(),山水甲 天下的桂林()。有5个行动方案准则:景色、费用、居住、饮食、旅途情况。 目标层 准则层 方案层 选择旅游地的层次结构 1-9的标度方法 1-9的标度方法是将思维判断数量化的一种好方法。首先,在区分事物的差别时,人们 总是用相同、较强、强、很强、极端强的语言。再进一步细分,可以在相邻的两级中插入折衷的提法,因此对于大多数决策判断来说,1-9级的标度是适用的。其次,心理学的实验表 明,大多数人对不同事物在相同程度属性上差别的分辨能力在5-9级之间,采用1-9的 标度反映多数人的判断能力。再次,当被比较的元素其属性处于不同的数量级时,一般需要将较高数量级的元素进一步分解,这可保证被比较元素在所考虑的属性上有同一个数量级或比较接近,从而适用于1 -9的标度。 选择旅游地 J景费居饮旅 色用住食途 C2 C 3 C4 C5 C1 G 『1 1/2 4 3 3、 C2 2 1 7 5 5 A = C3 1/4 1/7 1 1/2 1/3 C4 1/3 1/5 2 1 1 C5 订/3 1/5 3 1 1」

相对于旅途 R P 2 F 3 P 「1 1 1/4、 B 5 =R 2 1 1 1/4 讥4 4 1」 程序: A=[1 1/2 4 3 3; 2 1 7 5 5; 1/4 1/7 1 1/2 1/3; 1/3 1/5 2 1 1; 1/3 1/5 3 1 1]; [x,y]=eig(A); eige nvalue=diag(y); m=max(eige nvalue); lamda=m n=fin d(m==eige nvalue); y_lamda=x(:,n); s=sum(y_lamda); W2=y_lamda./s B1=[ 1 2 5; 1/2 1 2; 相对于景色 P P 2 R P 1 f 1 2 5 B 1 =P 2 1/2 1 2 P 3 <1/5 1/2 '1 相对于费用 R P 2 P 3 R (1 1/3 1/8 B 2 =F2 3 1 1/3 叭 3 '1 ; B 3 R 『1 3 4 、 B 4 =P 2 1/3 11 F 3 '^1/4 1 '1』

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