網(wǎng)上購(gòu)物項(xiàng)目設(shè)計(jì)方案-免費(fèi)閱讀
【正文】 [x,y]=eig(A)。4,2,5,1]。 w=x(:,m)/sum(x(:,m))w = A=[1,1/2,2,1/4。lamda=eigenvalue(1)。 eigenvalue=diag(y)。3,1/3,1,1/6。 cr1=ci1/cr1 =附錄24 A=[1,1/4,1/3,1/5。 ci1=(lamda4)/3ci1 = A=[1,1/6,1/5,1/9。 v=eig(A)。5,1/4,1,1/4。1/5,1/3,1,4。1/4,1,3,5。 [x,y]=eig(A)。1/6,1/7,1/3,1]。1/3,1,5,7。 [x,y]=eig(A)。 [x,y]=eig(A)。1/3,1/5,3,1,1]。1/4,1/7,1,1/2,1/3。2,1,7,5,5。2,1,7,5,5。模擬操作：比如我們要從四個(gè)方案中選出一個(gè)比較適合的方案，首先我們將這四個(gè)方案的資料輸入到系統(tǒng)中，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)的比較這四個(gè)方案和質(zhì)量，價(jià)格，售后服務(wù)，物流速度，網(wǎng)站的信譽(yù)度中相同的指標(biāo)與不相同的指標(biāo)，在經(jīng)過我們的分析與計(jì)算，就可以很容易得就可以得到我們要的方案。 運(yùn)用MATLAB計(jì)算機(jī)軟件參與運(yùn)算使得結(jié)果更加的精確。七、 模型評(píng)價(jià)優(yōu)點(diǎn)： 采用層次分析法模型，它是一種定性和定量的相結(jié)合、系統(tǒng)化、層次化的分析法，有助于主觀和客觀的相結(jié)合的分析問題。1) 準(zhǔn)則層B對(duì)于目標(biāo)層，其中i,j=1,2,，結(jié)合已有的資料，自己的認(rèn)識(shí)程度對(duì)賦值，構(gòu)造如下判斷矩陣B 對(duì)于準(zhǔn)則層B，其中i,j=1,2,…,9. 根據(jù)以上原則與方法，結(jié)合已有的資料和. 2) 通過和法可以計(jì)算得到優(yōu)先權(quán)重，其步驟如下： ， 即為所求的近似特征向量。所以設(shè)計(jì)網(wǎng)上購(gòu)物來說是人們非常重要的。選擇當(dāng)前的一個(gè)或多個(gè)購(gòu)物網(wǎng)站，因此建立一個(gè)理想的商城構(gòu)造數(shù)學(xué)模型。2. 建立層次結(jié)構(gòu)根據(jù)對(duì)問題的初步分析將所包含的因素按總目標(biāo)、準(zhǔn)則層、子準(zhǔn)則層和方案層進(jìn)行分組，每一組作為一個(gè)層次，然后以連線表示各層次元素之間的關(guān)系，構(gòu)成一個(gè)從上至下的遞階層次結(jié)構(gòu)（如下圖），包括目標(biāo)層，準(zhǔn)則層，方案層。將上述中得到的結(jié)果融合并用EXCEL進(jìn)行處理，計(jì)算最終的組合權(quán)向量。 所需定量數(shù)據(jù)信息較少層次分析法主要是從評(píng)價(jià)者對(duì)評(píng)價(jià)問題的本質(zhì)、要素的理解出發(fā)，比一般的定量方法更講求定性的分析和判斷。八、 模型改進(jìn)我們可以給出一個(gè)評(píng)價(jià)方案的優(yōu)化系統(tǒng)，依據(jù)我們對(duì)常見的評(píng)價(jià)模型進(jìn)行綜合排名，選用排名靠前的模型作為我們的評(píng)價(jià)方法。在實(shí)際生活中我們也可以看到很多運(yùn)用層次分析方法的案列，比如評(píng)估工作中，風(fēng)險(xiǎn)投資決策中，規(guī)劃項(xiàng)目綜合評(píng)判中都很實(shí)用。 eigenvalue=diag(y)。 [m m]=find(y==max(max(y)))。2,1,7,5,5。1/4,1/7,1,1/2,1/3。1/3,1,5,7。1/6,1/7,1/3,1]。 ci1=(lamda4)/3ci1 = A=[1,3,4,6。1/4,1,3,5。1/7,1/5,1/4,1]。 lamda=eigenvalue(1)。 ci1=(lamda4)/3。6,1,4,1/3。 [x,y]=eig(A)。 eigenvalue=diag(y)。 [m m]=find(y==max(max(y)))。3,1/3,1,1/6。5,4,6,1]。4,2,5,1]。 x=max(v)x = A=[1,1/2,2,1/4。2,1,2,1/2。 ci1=(lamda4)/3。 lamda=eigenvalue(1)。4,2,5
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