AHP的CRITIC权重法
时间: 2025-06-26 11:18:41 浏览: 20
### AHP-CRITIC 权重法的计算方法
AHP（Analytic Hierarchy Process，层次分析法）是一种经典的主观赋权方法，而CRITIC（Criteria Importance Through Inter-criteria Correlation）法则属于一种客观赋权方法。两者可以结合使用，在构建多层次结构模型的基础上，利用CRITIC法对底层指标进行客观权重分配。
#### CRITIC 法的核心原理
CRITIC法通过衡量两个维度——**对比强度**和**冲突性**来确定指标的重要性。具体而言：
- **对比强度**反映了某一指标的数据变化范围大小，通常由标准差表示。
- **冲突性**则描述了该指标与其他指标之间的独立性，通常用相关系数矩阵中的负数部分求和得出[^2]。
最终，CRITIC法通过对上述两者的乘积并归一化处理，获得各指标的权重。
#### 结合 AHP 的应用流程
在实际操作中，可以通过以下方式实现 AHP 和 CRITIC 的结合：
1. 使用 AHP 构建目标体系框架，并完成高层次的目标分解；
2. 对于低层次的具体指标，采用 CRITIC 法计算其客观权重；
3. 将 CRITIC 得到的结果作为输入参数融入 AHP 中的整体权重计算过程。
以下是具体的 Python 实现示例：
```python
import numpy as np
from scipy.stats import entropy
def calculate_critic_weights(data_matrix):
"""
计算 CRITIC 权重
:param data_matrix: 指标的标准化后的数据矩阵 (n_samples, n_features)
:return: 各指标对应的 CRITIC 权重向量
"""
# Step 1: 计算对比强度 Sj （标准差）
std_devs = np.std(data_matrix, axis=0)
# Step 2: 计算冲突性 Cij （相关系数矩阵）
corr_matrix = np.corrcoef(data_matrix.T)
conflicts = 1 - abs(corr_matrix).sum(axis=0) / (corr_matrix.shape[0] - 1)
# Step 3: 计算综合评分 Vj = Sj * Cij
v_scores = std_devs * conflicts
# Step 4: 归一化得到权重 Wj
weights = v_scores / v_scores.sum()
return weights
# 示例数据集
data = np.array([
[8, 7, 9],
[6, 5, 8],
[7, 6, 7],
[8, 8, 6]
])
weights = calculate_critic_weights(data)
print(f"Critic Weights: {weights}")
```
此代码实现了 CRITIC 权重的自动化计算功能。其中 `calculate_critic_weights` 函数接收经过预处理的标准分数形式的数据矩阵作为输入，返回每列对应指标的权重值。
最后一步是将这些权重嵌入至整个 AHP 流程之中，形成完整的决策支持链条。
---
###
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- **创建六边形窗口**：展示了如何创建一个具有特殊形状边界的窗口，这类窗口不遵循标准的矩形形状。它需要使用`SetWindowRgn`函数设置窗口的区域。
- **创建异形窗口**：扩展了定制窗口的内容，提供了创建非标准形状窗口的方法。这可能需要创建一个不规则的窗口区域，并将其应用到窗口上。
#### 第3章 菜单和控制条高级应用
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#### 第5章 系统编程
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- **网上聊天应用程序**：提供了实现基本聊天功能的示例代码，包括客户端和服务器的通信逻辑。
- **简单的网页浏览器**：演示了如何创建一个简单的Web浏览器程序，涉及到网络通信和HTML解析。
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#### 第14章 数据库编程
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- **部署应用程序**：阐述了部署应用程序到目标系统的过程，以及如何确保应用程序的正确安装和运行。
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