層次分析法在養(yǎng)殖業(yè)中的應(yīng)用__本科畢業(yè)論文(編輯修改稿)
2025-04-03 17:12 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 ?????????????????????125657552131725631765727671R （ 1） 用同樣的方法構(gòu)造第三層（子準(zhǔn)則層 C）對(duì)第二層 (準(zhǔn)則層 B)的每一個(gè)準(zhǔn)則 iB的成對(duì)比較矩陣，設(shè)為： ???????????12213132211R （ 2） ?????????????????????13221312314321234132322312R （ 3） ?????????????????1316131216213R （ 4） ?????????????????185125581325122314R (5) 其中矩陣 kR （ k=1,2,3,4）中的元素 ??kijb 是子準(zhǔn)則層 kC 的優(yōu)越性比較尺度。 表 2 指標(biāo)數(shù)據(jù) 準(zhǔn)則層 B 品種 飼料 環(huán)境 管理 子準(zhǔn)則層 C 1C 2C 3C 4C 5C 6C 7C 8C 9C 10C 11C 12C 數(shù)據(jù) 22 13 12 8 6 4 6 3 1 12 8 5 合計(jì) 35 40 10 25 模型求解 由 matlab 可以算出， (1)式中 A 的最大特征根 ?? ，特征向量為 ??2w = ? ?T4 6 8 3 7 6 2 5 5 ， 歸 一 化 的 特 征 向 量 為??2w =? ? ,一致性指標(biāo) ??2CI =? ? ? ?1?? nn? =0，由表3知， RI =，一致性比率 ? ? ? ? ??? RICICR ,一致性檢驗(yàn)通過(guò)，因此 ??2w可以作 為權(quán)向量。 表 3 隨機(jī)一致性指標(biāo) RI的數(shù)值 n 1 2 3 4 5 6 7 RI 0 0 同理可以（ 2）、（ 3）、（ 4）、（ 5）式給出的成對(duì)比較陣 kR 計(jì)算出最大特征根 maxk?和一致性指標(biāo) kCI ，歸一化的權(quán)向量 kw3 ，結(jié)果列入表 3，利用隨機(jī)一致性指標(biāo)、一致性指標(biāo)和一致性比率可知， kw3 均可通過(guò)一致性檢驗(yàn)， kw3 可以作為權(quán)向量。 表 4 養(yǎng)殖問(wèn)題第 三層的計(jì)算結(jié)果 k 1 2 3 4 kw3 maxk? kCI 0 0 0 0 計(jì)算組合權(quán)向量及一致性檢驗(yàn) 計(jì)算子準(zhǔn)則層對(duì)目標(biāo)層的組合權(quán)向量（表 5），得到歸一化的組合權(quán)向量? ? Tw ?根據(jù)公式作組合一致性比率 ????? 32ppCRCR 0,
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