输入判断矩阵

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clear;clc %清除变量和命令窗口
disp('请输入判断矩阵A： ') %输入函数 自定义矩阵输入

计算权重

方法1：算数平均法求权重

1、将判断矩阵按照列进行归一化处理（每一个元素初一其所在列的和）

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Sum_A = sum(A) %矩阵按列相加
[m,n] = size(A) %取矩阵的行数m，列数n
SUM_A=repmat(Sum_A,n,1); %按行重复n次sum_A函数
Stand_A = A ./ SUM_A; %A和SUM_A矩阵对应行相除；即将判断矩阵按照列归一化
disp('算术平均法求权重的结果为：'); %输出函数

2、将归一化的各列相加(按行求和)

1	sum(Stand_A,2);

3、将相加后得到的向量中每个元素除以n即可得到权重向量

1 2	disp('算术平均法求权重的结果为：'); %输出函数 disp(sum(Stand_A,2) / n)

方法2：几何平均法求权重

1、将A的元素按照行相乘得到一个新的列向量

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clc;A
Prduct_A = prod(A,2) % prod函数和sum函数类似，用于矩阵元素相乘  dim = 2 维度是行，意思是每一行上元素相加

2、将新的向量的每个分量开n次方

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Prduct_n_A = Prduct_A .^ (1/n)
% “.”是对每个元素进行乘方操作，^符号表示乘方，这里是开n次方，所以我们等价求1/n次方

3、对该列向量进行归一化即可得到权重向量

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disp('几何平均法求权重的结果为：');
disp(Prduct_n_A ./ sum(Prduct_n_A))
% 将“Prduct_n_A”列向量中的每一个元素除以“Prduct_n_A”向量的和即可

方法3：特征值法求权重

1、求出矩阵A的最大特征值以及其对应的特征向量

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[r,c] = find(D == Max_eig , 1);% 找到D中第一个与最大特征值相等的元素的位置，记录它的行和列。

2、对求出的特征向量进行归一化即可得到我们的权重

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disp('特征值法求权重的结果为：'); %输出函数
disp( V(:,c) ./ sum(V(:,c))) %对求出的特征向量进行归一化即可得到权重

计算一致性比例CR

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clc
CI = (Max_eig - n) / (n-1); %计算一致性指标CI
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];  %查找对应的平均随机一致性指标RI，这里的RI最多支持 n = 15
CR=CI/RI(n); %计算一致性比例CR
% 输出函数
disp('一致性指标CI=');disp(CI);
disp('一致性比例CR=');disp(CR);
% if循环，判断矩阵A的一致性是否可以接受
if CR<0.10
    disp('因为CR < 0.10，所以该判断矩阵A的一致性可以接受!');
else
    disp('注意：CR >= 0.10，因此该判断矩阵A需要进行修改!');
end