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一致矩阵法

上方该表，按照图二的参考体系，C1与自己比较为1。c1和c2比较为1/2，这意味着c1为1，c2为2，即c2比c1更重要一些。以此类推。

层次性检验（例子）

如矩阵B1，就是

b1:b2也就是苏杭和北戴河相比的意思，与上文的比较体系是同样的。

接下来给出一个具体数据，我们使用Matlab解决。

Matlab代码

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);         %以下是一致性检验CI=(t-n)/(n-1);RI=[0 0 0.52 0.89 1.12 1.26 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('此矩阵的一致性可以接受!');    disp('CI=');disp(CI);    disp('CR=');disp(CR);end

测试

将以下矩阵输入进去试试：

[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;]

其中CI是一致性指标 ； CR是 一致性比率； RI 是随机一致性指标 。CR<0.10才能通过一致性检验。

结果分析

数据所得的

比如这五个数字中最高的，为0.4758，对应的是费用。也就是说，在决策的五个变量中，费用是最能影响我们决策的变量。

而最低数字的0.0538对应的是居住，也就是说，出门游行，居住是相对而言最不重要的因素。

我们将所有数据都输入进去并将结果展示如下图：

{0.3,0.245,0.455}的意思可以理解为，根据个人喜好得出的最优决策比例B1（苏杭）：B2（北戴河）：B3（桂林）为0.3:0.245:0.455。所以最优的选择就是桂林。

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