层次分析法php,使用层次分析法,需要求矩阵的最大特征根入max

private static $_RI = array(

'1' => 0,

'2' => 0,

'3' => 0.51,

'4' => 0.89,

'5' => 1.12,

'6' => 1.25,

'7' => 1.35,

'8' => 1.42,

'9' => 1.46,

'10' => 1.49,

'11' => 1.52,

'12' => 1.54

);

/**

* 层次分析法

* @param $indexScore ---> 专家对每项指标所打的评分

* @return $guiyi ---> 各指标的权重

public static function AHP($indexScore)

{

$arr_A = [];//矩阵A

$n = count($indexScore);

if ($n <= 1) {

return false;

}

foreach ($indexScore as $key => $val) {

$arr_A[$key] = [];

foreach ($indexScore as $v) {

$arr_A[$key][] = $val / $v;

}

$weight = [];

foreach ($arr_A as $val) {

$product = 1;

foreach ($val as $v) {

$product *= $v;

}

$weight[] = pow($product, 1 / $n);

}

$sum = array_sum($weight);

$guiyi = [];//特征向量 ---> 指标权重

if ($sum) {

foreach ($weight as $val) {

$guiyi[] = $val / $sum;

}

//$eigenvalue ---> 最大特征根

$eigenvalue = static::getEigenvalue($arr_A, $guiyi);

$_RI = static::$_RI[$n];

$_CI = ($eigenvalue - $n) / ($n - 1);

$_CR = $_CI / $_RI;

if ($_CR < 0.1) {

return $guiyi;

} else {

return '打分不合理';

}

/*求最大的特征值*/

public static function getEigenvalue($data1, $data2)

{

$eigenvalue = [];

foreach ($data1 as $key => $val) {

$sum = 0;

foreach ($val as $k => $v) {

$sum += $v * $data2[$k];

}

$eigenvalue[] = $sum;

}

return array_sum($eigenvalue);

}

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