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经济信息学里面的(社会调查)层次分析法的计算

王朝other·作者佚名  2006-01-08
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如果大家很熟悉层次分析里面的那些判断矩的话,应该很容易懂我以下的这个程序的了!!

老师给的那个程序一次只能算一个判断矩阵,这样的话,如果碰到底下有很多层的那种检验的时候你就要一个一个来,算出那个总的CR来了,这样真的是麻烦死了.这个程序为你解决了这个烦恼.你可以在这个程序里面输入这些矩阵的内容和信息,然后就可以得到各个小的CI值,

也可以得到总的CI值,从而算出总的CR值,最终为你判断做好了准备,其实也方便了你构造那些本命的判断矩阵了(有时候如果真的碰到CR>0.1)的话,如果用老师的那个程序的话,你可真的要气死了,用这个程序完全不会有这个顾虑了!!请看

贡献原码:

#include <iostream.h>

void main()

{

int count;

cout<<"请输入这层的总数:";

cin>>count;

double *por;

por=new double[count];

int c;

cout<<"请输入他们各自的权重:";

for(c=0;c<count;c++)

cin>>por[c];

int q;

int *ncount;

ncount=new int[count];

double *cicount;

cicount=new double[count];

for(q=0;q<count;q++)

{int n;

int i,j;

cout<<"请输入矩阵的阶数:";

cin>>n;

double **martrix;

double **copy;

martrix=new double * [n];

copy=new double *[n];

for( i=0;i<n;i++)

{martrix=new double[n];

copy=new double[n];

}

for(i=0;i<n;i++)

for(j=0;j<n;j++)

martrix[j]=0;

cout<<"请输入矩阵:"<<endl;

for(i=0;i<n;i++)

for(j=0;j<n;j++)

{ cin>>martrix[j];

copy[j]=martrix[j];

}

double *m;

m=new double [n];

for(i=0;i<n;i++)

m=0;

for(j=0;j<n;j++)

{for(i=0;i<n;i++)

m[j]+=martrix[j];

for(i=0;i<n;i++)

copy[j]=martrix[j]/m[j];

}

for(i=0;i<n;i++)

m=0;

for(i=0;i<n;i++)

for(j=0;j<n;j++)

m+=copy[j];

double total=0;

for(i=0;i<n;i++)

total+=m;

for(i=0;i<n;i++)

m/=total;

double *ano;

ano=new double[n];

int k;

for(i=0;i<n;i++)

ano=0;

for(i=0;i<n;i++)

for(j=0;j<n;j++)

for(k=0;k<n;k++)

{ if(k==j) { ano+=m[k]*martrix[j];break;}}

double lamda=0;

for(i=0;i<n;i++)

for(j=0;j<n;j++)

if(i==j) {lamda+=ano/(n*m[j]);break;}

double ci;

ci=(lamda-(double)n)/((double)n-1);

cout<<"这就是传说中的λmax:"<<lamda<<endl;

cout<<"这就是那个比较关键的CI:"<<ci<<endl;

cout<<"这就是那个传说中的特征向量:"<<endl;

for(i=0;i<n;i++)

cout<<ano<<" ";

cout<<endl;

ncount[q]=n;

cicount[q]=ci;

cout<<endl;

}

int i,j;

double CI=0;

for(i=0;i<count;i++)

for(j=0;j<count;j++)

if(i==j) { CI+=cicount*por[j];break;}

double ai[7];

ai[0]=0;ai[1]=0;ai[2]=0.58;ai[3]=0.89;ai[4]=1.12;ai[5]=1.24; ai[6]=1.32;

double RI=0;

double *ri;

ri=new double[count];

for(i=0;i<count;i++)

for(j=0;j<7;j++)

if(ncount==(j+1)) {ri=ai[j];break;}

for(i=0;i<count;i++)

for(j=0;j<count;j++)

if(i==j) RI+=ri*por[j];

cout<<"最终的CR是:";

double CR;

CR=CI/RI;

cout<<CR<<endl;

}

可执行程序上传不了,气死我也!!

以下是我用一个例子实际运行的结果:

请输入这层的总数:5

请输入他们各自的权重:0.18 0.18 0.16 0.18 0.16

请输入矩阵的阶数:7

请输入矩阵:

1 1 1 1 1 4 3

1 1 1 1 1 4 4

1 1 1 1 1 3 4

1 1 1 1 1 4 4

1 1 1 1 1 4 4

0.25 0.25 0.3333 0.25 0.25 1 1

0.3333 0.25 0.25 0.25 0.25 1 1

这就是传说中的λmax:7.01692

这就是那个比较关键的CI:0.0028207

这就是那个传说中的特征向量:

1.24005 1.28806 1.24005 1.28806 1.28806 0.336736 0.336736

请输入矩阵的阶数:3

请输入矩阵:

1 1 0.5

1 1 1

2 1 1

这就是传说中的λmax:3.05366

这就是那个比较关键的CI:0.026828

这就是那个传说中的特征向量:

0.794444 1 1.26111

请输入矩阵的阶数:5

请输入矩阵:

1 1 2 3 2

1 1 2 3 2

0.5 0.5 1 1 1

0.3333 0.3333 1 1 0.5

0.5 0.5 1 2 1

这就是传说中的λmax:5.03944

这就是那个比较关键的CI:0.00986095

这就是那个传说中的特征向量:

1.50659 1.50659 0.701317 0.522066 0.80527

请输入矩阵的阶数:5

请输入矩阵:

1 1 1 2 2

1 1 1 2 2

1 1 1 2 2

0.5 0.5 0.5 1 2

0.5 0.5 0.5 0.5 1

这就是传说中的λmax:5.05898

这就是那个比较关键的CI:0.0147447

这就是那个传说中的特征向量:

1.25667 1.25667 1.25667 0.738889 0.555278

请输入矩阵的阶数:3

请输入矩阵:

1 2 1

0.5 1 1

1 1 1

这就是传说中的λmax:3.05366

这就是那个比较关键的CI:0.026828

这就是那个传说中的特征向量:

1.26111 0.794444 1

最终的CR是:0.0169949

在这里,我们只用看这个CR就可以了,它明显是<0.1的,

所以,一致性检验通过.

YEAH.

 
 
 
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