如何构建AHP层次分析法矩阵可参看知乎这个回答：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/38207837

主要解决验证矩阵一致性问题
定义一个函数，读取粘贴板（从复制excel复制表格）

GetMatrix = function()
{tmp = read.table("clipboard",sep = "\t",header = F)tmp = as.matrix(tmp)9+1weight(tmp)CRtest(tmp)
}

判断代码

##输入：judgeMatrix 判断矩阵；round 结果约分位数
##输出：权重
weight <- function (judgeMatrix, round=3) {n = ncol(judgeMatrix)cumProd <- vector(length=n)cumProd <- apply(judgeMatrix, 1, prod)  ##求每行连乘积weight <- cumProd^(1/n)  ##开n次方(特征向量)weight <- weight/sum(weight) ##求权重round(weight, round)
}###注：CRtest调用了weight函数
###输入：judgeMatrix
###输出：CI, CR
CRtest <- function (judgeMatrix, round=3){RI <- c(0, 0, 0.58, 0.9, 1.12, 1.24, 1.32, 1.41, 1.45, 1.49, 1.51) #随机一致性指标Wi <- weight(judgeMatrix)  ##计算权重n <- length(Wi)if(n > 11){cat("判断矩阵过大,请少于11个指标 \n")}if (n > 2) {W <- matrix(Wi, ncol = 1) judgeW <- judgeMatrix %*% W JudgeW <- as.vector(judgeW)la_max <- sum(JudgeW/Wi)/nCI = (la_max - n)/(n - 1)CR = CI/RI[n]cat("\n CI=", round(CI, round), "\n")cat("\n CR=", round(CR, round), "\n")if (CR <= 0.1) {cat(" 通过一致性检验 \n")cat("\n Wi: ", round(Wi, round), "\n")}else {cat(" 请调整判断矩阵,使CR<0.1 \n")Wi = NULL}}else if (n <= 2) {return(Wi)}consequence <- c(round(CI, round), round(CR, round))names(consequence) <- c("CI", "CR")consequence
}

如何使用

使用该代码时，首先将全部代码在R中运行一次，然后复制excel中的数据（只复制数值部分），然后输入

GetMatrix()

输出为通过一致性检验，说明AHP矩阵没有问题；输出为请调整判断矩阵，说明矩阵还需要调整。
输出结果举例：

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