[热点探讨]AHP层次分析法的步骤和方法 [复制链接]

AHP层次分析法的步骤和方法 J]nb;4w  
https://jingyan.baidu.com/article/cbf0e500eb95582eaa28932b.html 6%C:k,Cx{d  
层次分析法（Analytic Hierarchy Process） fG;)wQJ  
https://blog.csdn.net/weixin_41806692/article/details/82415621

https://wenku.baidu.com/view/7906bbcd89eb172ded63b732.html =t<!W  
https://wenku.baidu.com/view/9cf6ce3c7e21af45b207a803.html?sxts=1554552729628

https://wenku.baidu.com/view/cd3dbaf904a1b0717fd5dddc.html?sxts=1554552967691

https://wenku.baidu.com/view/c190ee0e7ed5360cba1aa8114431b90d6c8589e0.html?rec_flag=default&sxts=1554553227878

https://wenku.baidu.com/view/080cddd3fad6195f302ba6cf.html?rec_flag=default&sxts=1554553764122

https://www.cnblogs.com/ECJTUACM-873284962/p/6723568.html

hierarchy bG^E]
a/D  
英 ['haɪərɑːkɪ]美 ['haɪərɑrki] +'=^/!  
n. [计]分层，层次;等级制度;统治集团;天使的级别或等级 Pgr>qcbql  
analytic b^
y#.V.|k  
英 [ænə'lɪtɪk]美 [,ænə'lɪtɪk] BpDf4
)|  
adj.分析的；分解的

矩阵的秩是线性代数中的一个概念。在线性代数中，一个矩阵A的列秩是A的线性独立的纵列的极大数。通常表示为r(A)，rk(A)或rank A。 J^ P/2a#a  
在线性代数中，一个矩阵A的列秩是A的线性独立的纵列的极大数目。类似地，行秩是A的线性无关的横行的极大数目。通俗一点说，如果把矩阵看成一个个行向量或者列向量，秩就是这些行向量或者列向量的秩，也就是极大无关组中所含向量的个数。 yIXM}i:  
https://baike.baidu.com/item/%E7%9F%A9%E9%98%B5%E7%9A%84%E7%A7%A9/6285316?fr=aladdin Mq[;:  
https://wenku.baidu.com/view/34cb9b0bbb68a98271fefa3c.html

https://zhidao.baidu.com/question/550112139.html @`wBe#+\  

学习一下，

https://wenku.baidu.com/view/04fd53cfdc3383c4bb4cf7ec4afe04a1b171b050.html?rec_flag=default&sxts=1554594724058 ghbxRnU}  
http://xinzhi.wenda.so.com/a/1547389640203170

所谓的特征值和特征向量 hkHMBsNi  
https://blog.csdn.net/woainishifu/article/details/76418176 j#-ZL-N  
权向量又称为权重向量。权向量ωm中的权系数ωi的大小代表相应目标fi在多目标最优化问题中的重要程度，ωi越大表示fi在问题中越重要，反之，越小的ωi表示fi越不重要。 qO&:J\d  
https://baike.so.com/doc/1469010-1553279.html