階層分析法の2つの実現方法
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先日階層分析法を見ましたが、これは比較的古典的なアルゴリズムで、一般的に評価とデータ融合の面で応用が多く、ネット上にもこのアルゴリズムに対する改善が多く、多くはこの方法に点曖昧演算を加えただけです.実は今のシステムでは、それだけで評価や評価をすると、少し単調に見えます.しかし、指標の重みを与えるだけでなく、ニューラルネットワークベース、証拠理論ベース、クラウドモデルベース、空間座標ベースなどの他のアルゴリズムを融合し、評価することで、感覚的に完全になる.
次に,階層解析法の2つの実装を示すが,このアルゴリズムは主に実装行列の最大特徴値と対応する特徴ベクトルである.高等代数と線形代数では行列の特徴値と特徴ベクトルの定義が与えられるが,定義で次数が高い場合には演算量が大きい.このため近視演算が一般的である.よく使われるのは和法とべき乗法です.べき乗法のネット上ですでに実現を与えて、私はべき乗法の実現に対して改編して、和法の実現を与えます.
1.和法
2.べき乗法
次に,階層解析法の2つの実装を示すが,このアルゴリズムは主に実装行列の最大特徴値と対応する特徴ベクトルである.高等代数と線形代数では行列の特徴値と特徴ベクトルの定義が与えられるが,定義で次数が高い場合には演算量が大きい.このため近視演算が一般的である.よく使われるのは和法とべき乗法です.べき乗法のネット上ですでに実現を与えて、私はべき乗法の実現に対して改編して、和法の実現を与えます.
1.和法
import java.math.BigDecimal;
import java.util.Arrays;
public class AHPCompute2 {
/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
/** a N*N */
double[][] a = new double[][] { { 1, 1.8, 2.2, 1 }, { 0.6, 1, 3, 1.7 },
{ 0.4, 0.3, 1, 0.5 }, { 1, 0.5, 2, 1 } };
int N = a[0].length;
double[] weight = new double[N];
AHPCompute2 instance = AHPCompute2.getInstance();
instance.weight(a, weight, N);
System.out.println(Arrays.toString(weight));
}
//
private static final AHPCompute2 acw = new AHPCompute2();
//
private double[] RI = { 0.00, 0.00, 0.58, 0.90, 1.12, 1.21, 1.32, 1.41,
1.45, 1.49 };
//
private double CR = 0.0;
//
private double lamta = 0.0;
/**
*
*/
private AHPCompute2() {
}
/**
*
*
* @return
*/
public static AHPCompute2 getInstance() {
return acw;
}
/**
*
*
* @param a
* @param weight
* @param N
*/
public void weight(double[][] a, double[] weight, int N) {
double[] w1 = new double[N];
double[] w2 = new double[N];
double sum = 0.0;
//
for (int j = 0; j < N; j++) {
double t = 0.0;
for (int l = 0; l < N; l++)
t += a[l][j];
w1[j] = t;
}
// ， ， w2
for (int k = 0; k < N; k++) {
sum = 0;
for (int i = 0; i < N; i++) {
sum = sum + a[k][i] / w1[i];
}
w2[k] = sum / N;
}
lamta = 0.0;
// ,
for (int k = 0; k < N; k++) {
sum = 0;
for (int i = 0; i < N; i++) {
sum = sum + a[k][i] * w2[i];
}
w1[k] = sum;
lamta = lamta + w1[k] / w2[k];
}
// lamta，CI，RI
lamta = lamta / N;
double CI = (lamta - N) / (N - 1);
if (RI[N - 1] != 0) {
CR = CI / RI[N - 1];
}
//
lamta = round(lamta, 3);
CI = round(CI, 3);
CR = round(CR, 3);
for (int i = 0; i < N; i++) {
w1[i] = round(w1[i], 4);
w2[i] = round(w2[i], 4);
}
//
System.out.println("lamta=" + lamta);
System.out.println("CI=" + CI);
System.out.println("CR=" + CR);
//
System.out.println("");
System.out.println("w1[]=");
for (int i = 0; i < N; i++) {
System.out.print(w1[i] + " ");
}
System.out.println("");
System.out.println("w2[]=");
for (int i = 0; i < N; i++) {
weight[i] = w2[i];
System.out.print(weight[i] + " ");
}
System.out.println("");
}
/**
*
*
* @param v
* @param scale
* @return
*/
public double round(double v, int scale) {
if (scale < 0) {
throw new IllegalArgumentException(
"The scale must be a positive integer or zero");
}
BigDecimal b = new BigDecimal(Double.toString(v));
BigDecimal one = new BigDecimal("1");
return b.divide(one, scale, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue();
}
/**
*
*
* @return
*/
public double getCR() {
return CR;
}
}
2.べき乗法
public class AHPComputeWeight {
/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
/** a N*N */
double[][] a = new double[][] { { 1 ,1.8, 2.2, 1 },
{ 0.6, 1, 3, 1.7 },
{ 0.4 ,0.3, 1 ,0.5 }, { 1 ,0.5, 2, 1 }
};
int N = a[0].length;
double[] weight = new double[N];
AHPComputeWeight instance = AHPComputeWeight.getInstance();
instance.weight(a, weight, N);
System.out.println(Arrays.toString(weight));
}
//
private static final AHPComputeWeight acw = new AHPComputeWeight();
//
private double[] RI = { 0.00, 0.00, 0.58, 0.90, 1.12, 1.21, 1.32, 1.41,
1.45, 1.49 };
//
private double CR = 0.0;
//
private double lamta = 0.0;
/**
*
*/
private AHPComputeWeight() {
}
/**
*
*
* @return
*/
public static AHPComputeWeight getInstance() {
return acw;
}
/**
*
*
* @param a
* @param weight
* @param N
*/
public void weight(double[][] a, double[] weight, int N) {
// Wk
double[] w0 = new double[N];
for (int i = 0; i < N; i++) {
w0[i] = 1.0 / N;
}
// W（k+1）
double[] w1 = new double[N];
// W（k+1）
double[] w2 = new double[N];
double sum = 1.0;
double d = 1.0;
//
double delt = 0.00001;
while (d > delt) {
d = 0.0;
sum = 0;
//
//int index = 0;
for (int j = 0; j < N; j++) {
double t = 0.0;
for (int l = 0; l < N; l++)
t += a[j][l] * w0[l];
// w1[j] = a[j][0] * w0[0] + a[j][1] * w0[1] + a[j][2] * w0[2];
w1[j] = t;
sum += w1[j];
}
//
for (int k = 0; k < N; k++) {
w2[k] = w1[k] / sum;
//
d = Math.max(Math.abs(w2[k] - w0[k]), d);
//
w0[k] = w2[k];
}
}
// lamta，CI，RI
lamta = 0.0;
for (int k = 0; k < N; k++) {
lamta += w1[k] / (N * w0[k]);
}
double CI = (lamta - N) / (N - 1);
if (RI[N - 1] != 0) {
CR = CI / RI[N - 1];
}
//
lamta = round(lamta, 3);
CI = round(CI, 3);
CR = round(CR, 3);
for (int i = 0; i < N; i++) {
w0[i] = round(w0[i], 4);
w1[i] = round(w1[i], 4);
w2[i] = round(w2[i], 4);
}
//
System.out.println("lamta=" + lamta);
System.out.println("CI=" + CI);
System.out.println("CR=" + CR);
//
System.out.println("w0[]=");
for (int i = 0; i < N; i++) {
System.out.print(w0[i] + " ");
}
System.out.println("");
System.out.println("w1[]=");
for (int i = 0; i < N; i++) {
System.out.print(w1[i] + " ");
}
System.out.println("");
System.out.println("w2[]=");
for (int i = 0; i < N; i++) {
weight[i] = w2[i];
System.out.print(w2[i] + " ");
}
System.out.println("");
}
/**
*
*
* @param v
* @param scale
* @return
*/
public double round(double v, int scale) {
if (scale < 0) {
throw new IllegalArgumentException(
"The scale must be a positive integer or zero");
}
BigDecimal b = new BigDecimal(Double.toString(v));
BigDecimal one = new BigDecimal("1");
return b.divide(one, scale, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue();
}
/**
*
*
* @return
*/
public double getCR() {
return CR;
}
}