数学モデリング--階層分析法(コードPython実装)

# A = [[1,1,4,1/3,3],
#      [1,1,4,1/3,3],
#      [1/4,1/4,1,1/3,1/2],
#      [3,3,3,1,3],
#      [1/3,1/3,2,1/3,1]]

この関数は、判定行列が正の反転行列であるか否かを含まず、行列が一致行列である場合、

を判定する必要はない.
モデルに関する紹介参考リンク:階層分析法.

import numpy as np  #           np
def ConsisTest(X):  #         A    
#    
  #   ：     
    ##    ：           （            ）
    X = np.array(X)  # X   np.array  
    sum_X = X.sum(axis=0)  #  X    
    (n,n) = X.shape  #X   ，     ，     n   
    sum_X = np.tile(sum_X,(n,1))  #      n       
    stand_X = X/sum_X  #   X（X             ）
    
    ##    ：           
    sum_row = stand_X.sum(axis=1)

    ##    ：                n        
    print("            ：")
    print(sum_row/n)
    
  #   ：    
    ##    ：    X                
    V,E = np.linalg.eig(X)  #V    ，E           
    max_value = np.max(V)  #     
    #print("      ：",max_value)
    max_v_index = np.argmax(V)  #           
    max_eiv = E[:,max_v_index]  #            
    
    ##    ：                     
    stand_eiv = max_eiv/max_eiv.sum()
    print("           ：")
    print(stand_eiv)
    print("———————————————————————————————")
#     
    ##    ：       CI
    CI = (max_value-n)/(n-1)
    ##    ：              RI
    RI = np.array([15,0,0,0.52,0.89,1.12,1.26,1.36,1.41,1.46,1.49,1.52,1.54,1.56,1.58,1.59])
    ##    ：       CR
    CR = CI/RI[n]
    if CR < 0.1:
        print("CR=",CR,"，  0.1，       ")
    else:
        print("CR=",CR,"，    0.1，         ，       ")
    return None
#ConsisTest(A)