基于Matlab GUI層次分析法的實現和應用
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1.層次分析法基本原理
本文引用地址：http://www.104case.com/article/226777.htm層次分析法(Analytic HierarchyProcess簡稱AHP)是將與決策總是有關的元素分解成目標、準則、方案等層次，在此基礎之上進行定性和定量分析的決策方法。
層次分析法的主要流程分為四步：一是建立層次分析結構模型，二是構造成對比矩陣并計算權向量，三是做一致性檢驗，四是計算組合權向量(作組合一致性檢驗)。
層次分析法的基本思想是把復雜問題分解為若干層次，在最底層次通過兩兩對比得出各因素權重，通過由低到高的層層分析計算，最后計算出各方案對總目標的權數，權數最大的方案即為最優方案。
決策的實質是進行比較，通過比較做出選擇，但是對于缺乏公度性的多目標決策問題來說，由于無法用統一尺度去衡量比較各個不同目標，因此，唯一可行的辦法是進行兩兩比較。通過將兩兩比較后的結果填入判斷矩陣的特征和特征向量，然后確定各目標重要性的加權值。
層次分析方法的基本假設是層次之間存在遞進結構，即從高到低或從低到高遞進。當復雜系統中某一層次既可直接地影響其他層次，同時又直接及間接受其他層次影響時，就不屬于層次分析范圍，需要用網絡模型來描述。
層次分析的基本方法是建立層次結構模型。建立層次模型，首先要對所解決問題有明確的認識，弄清它涉及哪些因素，如目標、分目標、部門、約束、可能情況和方案等，以及因素相互之間的關系。其次，將決策問題層次化。將決策問題劃分為若干個層次，第一層是總目標層，即要想達到的目標;中間層常稱為分目標層、標準層、部門層、約束層、準則層等;最底層一般是解決問題的方案或者與問題有關的可能情況，常稱為方案層或者措施層。
建立層次模型之后，可以在各層元素中進行兩兩比較，構造出判斷矩陣。判斷矩陣是定性過渡到定量的重要環節，再通過求解判斷矩陣的特征向量，并對判斷矩陣的一致性進行檢驗，檢查決策者在構造判斷矩陣時判斷思維是否具有一致性。
通過一致性檢驗后，便可按歸一化處理已經處理過的特征向量作為某一層次的加權值，然后從高層次到低層次逐層計算排序加權值，得出層次總排序。
最后是對總排序的一致性檢驗，通過檢驗，則其結果可以用于決策;否則，就需要重新調整判別矩陣。
雖然利用Matlab的程序語句命令也能實現層次分析法，但是不夠簡潔直觀。結合Matlab GUI設計。編寫應用程序，并設計相應的用戶界面來實現層次分析法，可以使使用者更加方便快捷的應用層次分析法。
2.1 軟件算法流程軟件算法流程：開始→輸入層數N→輸入判別矩陣→一致性檢驗→(通過)輸入準則層與方案層的關聯→計算組合權向量→根據組合權向量決策→結束注：若一致性檢驗不通過，則直接結束。
2.2 關鍵編程要點
2.2.1 寫入txt文件
由于層次分析法需要處理很多矩陣，如果一個個輸入會相對比較麻煩，我們采取單獨的txt文件形式進行保存。將所有結果保存為txt文件。
關鍵代碼如下：
2.2.2 寫入數據
寫入所有操作的數據，以便層次分析法操作。
關鍵代碼如下：
2.2.3 輸入矩陣
由于層次分析法需要處理很多矩陣，當矩陣階數小于7時，可以手動輸入矩陣;當矩陣階數大于7時，可以導入excel文件。
關鍵代碼如下：
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