層次分析法（Analytical Hierachy Process，AHP）是匹茲堡大學T.L.Saaty教授在20世紀70年代初期提出對定性問題進行定量分析的一種漸變靈活的多準則決策方案。

其特點是把復雜問題中的各種因素通過劃分為相互聯系的有序層次，使之條理化，根據對有一定客觀現實的主觀兩兩比較，把專家意見和分析者的客觀判斷結果直接有效地結合起來，然后利用數學方法計算每一層元素相對重要性次序的權值，最終通過所有層次間的總排序計算所有元素的相對權重并進行排序，從而分析消費者決策。

基于AHP高校食堂滿意度調查

（1）建立層次結構模型

本研究采用的滿意度指標體系是項目組運用深度訪談和小組訪談法經過業內專家反復論證篩選確立的，能綜合反映高校食堂的滿意度水平，在深入分析高校食堂滿意度的問題上，將有關影響因素，按照層次模型，根據隸屬關系，分為若干個層次，高校食堂滿意度A為目標層，飯菜質量B1，衛生質量B2，服務質量B3為準則層，接下來，飯菜價格C1，飯菜口味C2，飯菜分量C3，飯菜種類C4，就餐衛生環境C5，食物衛生C6，服務人員衛生C7，就餐設施C8，多媒體服務C9，工作人員服務C10為對應下的方案層。

圖1 層次結構模型圖

由于各評價指標在服務質量中的地位及重要性有差別，因此需要根據其重要性賦值，權重即是反映某一層指標因素相對上一層指標重要程度的量值。權重的設置是否科學，決定評價結果的科學性。層次分析法中權重設置是通過對同層指標兩兩相互比較，給出一個指標相對于另一指標重要程度的標度，從而構造判斷矩陣進行計算，如下表所示。

（2）設置標度

（3）構造成對比較陣

從層次結構模型的第2層開始，對于影響上一層每個因素的同一層諸多因素，用成對比較法和比較尺度構造成對比矩陣，得成對比較陣如下表所示：

（4）計算W值，判斷一致性檢驗結果

1）計算一致性指標CI。

2）選定平均隨機一致性指標RI。

3）計算一致性指標比率CR。

隨機一致性指標RI的數值如下表所示：

認為不一致程度在允許的范圍內，其特征向量可作為權向量。

根據所獲樣本數據，評判結果如下表所示：

由計算得判斷矩陣A的特征向量W=（0.5278，0.3325，0.1396），表示對于目標層A（高校食堂滿意度），準則層B1（飯菜質量）、B2（衛生質量）、B3（服務質量）的相對權重值分別為0.5278，0.3325，0.1396。

同理可得，判斷矩陣B1的特征向量為W=（0.3899，0.1524，0.0679，0.3899），表示對于準則層B1（飯菜質量），方案層C1（飯菜價格），C2（飯菜口味），C3（飯菜分量），C4（飯菜種類）的相對權重值分別為0.3899，0.1524，0.0679，0.3899。

判斷矩陣B2的特征向量為W=（0.2255，0.6738，0.1007），表示對于準則層B2（衛生質量），方案層C5（就餐衛生環境）C6（食物衛生）C7（服務人員衛生）的相對權重值分別為0.2255，0.6738，0.1007。

判斷矩陣B3的特征向量為W=（0.6370，0.2583，0.1047），表示對于準則層B3（服務質量），方案層C8（就餐設施），C9（多媒體服務），C10（工作人員服務）的相對權重值分別為0.6370，0.2583，0.1047。

以矩陣A為例進行一致性檢驗：CI=0.0268，CR=0.0515<0.1，由此斷定判斷矩陣A具有滿意的一致性，該判斷矩陣為有效矩陣，是可以用來做層次分析的。同理，對判斷矩陣B1，B2，B3，進行一致性檢驗，得到三個判斷矩陣的CR值分別為0.0163，0.0825，0.0370均小于0.1，因此斷定這三個判斷矩陣均通過一致性檢驗，均為有效矩陣。

（5）計算組合權向量

由題目得出準則層對A目標層的影響權重及方案層對準則層的影響權重，綜合求出指標層對目標層合成的權重，結果如下表所示。

通過以上計算結果，可以得到高校食堂滿意度的三個準則指標和十個方案指標相對于總目標的權重，確定出食堂滿意度評價的指標體系。

（6）結論

本文運用層次分析法來確定高校食堂滿意評價指標的權重，較好實現了定性與定量的結合，提高了評價結果的合理性。文章最后給出了評價指標的具體權重數據，該數據在理論體系上是嚴密的，計算方法和過程是正確的。

首先對于準則層的三個評價指標來說，高校食堂的飯菜質量占據了相當大的比重，是評價一個高校食堂滿意度的首要原則；其次是衛生質量的好壞也對食堂滿意度的評價具有重要作用。

從方案層來看，項目組可以直接根據方案層各指標對目標層的合成權重大小來逐次排列各指標對高校食堂滿意度評價的影響大小。由以上層次分析法得出的結果來看，項目組可以直觀的得出飯菜的種類對于高校食堂滿意度的綜合評價影響最大。

附錄 ：層次分析法Matlab程序

%層次分析法（AHP） disp('請輸入判斷矩陣A（n階'); A = input('A='); [n,n] = size(A); x = ones(n,100); y = ones(n,100); m = zeros(1,100); m(1) = max(x(:,1)); y(:,1) = x(:,1); x(:,2) = A*y(:,1); m(2) = max(x(:,2)); y(:,2) = x(:,2)/m(2); p=0.0001; i=2; k=abs(m(2)-m(1));while k>p i=i+1; x(:,i) = A*y(:,i-1); m(i) = max(x(:,i)); y(:,i) = x(:,i)/m(i); k=abs(m(i)-m(i-1)); enda = sum(y(:,i)); w = y(:,i)/a; t = m(i); disp(w);%一致性檢驗CI = (t-n)/(n-1); RI = [0 0 0.52 0.89 1.12 1.36 1.41 1.46 1.49 1.52 1.54 1.56 1.58 1.59]; CR = CI/RI(n);if CR<0.10 disp('此矩陣一致性可以接受！'); disp('CI='); disp(CI); disp('CR='); disp(CR); end

以上就是今天推送的內容，日常學習MATLAB，要理論和實踐相結合，這樣才能將知識應用于實際。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的ahp层次分析法matlab代码_Matlab数据分析实战，基于AHP高校食堂满意度调查分析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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