MATLAB层次分析法随机一致性指标(RI)计算工具

资 源 简 介

基于MATLAB的层次分析法随机一致性指标计算程序，通过模拟生成大量随机判断矩阵，自动统计并输出不同阶数矩阵的RI参考值，支持自定义模拟次数，提升AHP分析效率。

详 情 说 明

基于MATLAB的层次分析法随机一致性指标计算器

项目介绍

本项目实现层次分析法（AHP）中关键的随机一致性指标（RI）计算功能。通过蒙特卡罗模拟技术，程序能够自动生成大量随机判断矩阵，统计分析其一致性指标（CI）的分布特征，最终计算出不同阶数矩阵对应的RI参考值。该工具为AHP分析提供科学可靠的验证依据，支持用户自定义参数，确保计算结果的准确性和适用性。

功能特性

• 随机矩阵生成：采用先进的随机矩阵生成技术，确保判断矩阵的随机性和合理性
• 高效特征值计算：运用MATLAB优化算法快速计算矩阵特征值，保证计算效率
• 蒙特卡罗模拟：通过大规模统计模拟获取可靠的RI值分布特征
• 多参数自定义：支持矩阵阶数范围、模拟次数和计算精度的灵活设置
• 可视化分析：提供CI值分布直方图，直观展示统计结果
• 精度验证：包含置信区间分析和误差评估，确保结果可靠性
• 标准对比：自动与经典RI值进行对比分析，验证计算准确性

使用方法

1. 参数设置：在程序中指定需要计算的矩阵阶数范围（如3-15阶）
2. 模拟配置：设置随机矩阵的生成数量（推荐默认10000次）
3. 精度控制：根据需求调整计算结果的小数位数精度
4. 执行计算：运行程序开始RI值计算过程
5. 结果分析：查看输出的RI值对照表、统计分布图和精度验证报告

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• 推荐内存4GB以上
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件集成了随机判断矩阵生成、矩阵特征值计算、一致性指标统计分析和结果可视化输出等核心功能。该文件通过蒙特卡罗模拟方法，实现了从参数输入到RI值计算及验证的完整流程，能够自动生成各阶矩阵的随机一致性指标并完成精度评估。