模糊層次分析法下的瓜，巨甜！

羅志祥的瓜吃夠了嗎？作為“目睹”了整個事件的吃瓜群眾，夏天到了，瓜怎麼能吃夠呢？

夏天的大街小巷，隨處可見賣瓜的身影，買瓜風險有多大，如何挑選一隻好瓜，是目前社會上急迫解決的問題（偷笑）。

選幾種市面上常見的瓜，黑美人、麒麟王、花皮西瓜、花皮西瓜。好了，就選這麼多吧，瓜多瓜少不是大問題，挑瓜方法是一樣的，主要還是方法！

俗話說得好，學好數理化，走遍天下都不怕，學好文史地，整個世界都歸你，這次就用科學的方法挑瓜。

模糊層次分析法簡單來說就是層次分析法和模糊評價法的結合，層次分析法是一種計算權重的方法，而模糊綜合評價法是一種對問題進行綜合性評價的方法。進行模糊綜合評價時，可使用層次分析法對各個因素進行權重賦值。

一般挑瓜主要從瓜甜不甜、是否耐儲存、外觀、籽的多少等作為指標進行評價，先PO張層次結構圖吧，直觀點，第二行稱一級指標，第三行稱二級指標。

接著做個表發放給百萬專業評審，採用九級標度（即1-9標度法）進行專家打分，得到的資料建立

判斷矩陣，

核心思想是：不把所有因素放在一起比較，而是兩兩相互比較，大概長這樣，因為自己比自己是1，所以對角線都是1，剩下的數字僅舉例使用，準確數值還需根據專家打分獲得。

從看似簡單的判斷矩陣中，求出W，具體求法看圖，每列的數值相乘開根號（幾個因素就開根號幾）。W為同一層次元素對於上一層因素某因素相對重要性的排序權值，這一過程稱為層次單排序。

先用矩陣1×矩陣2求得矩陣3，接著看圖，得到的BW÷W得到XX，XX1+XX2+XX3+XX4的和除4，得到的就是λmax，是不是很簡單呢，這些操作用excel就可完成哦。

得到λmax後，一致性指標CI=（λmax-n）/（n-1），本例中的n為4，CI=0，有完全的一致性；CI接近於0，有滿意的一致性；CI越大，不一致越嚴重。

為了衡量CI的大小，引入隨機一致性指標RI，這裡的RI隨n改變，具體看。

定義一致性比率CR=CI/RI，一般認為一致性比率CR<0。1時，認為A的不一致程度在容許範圍之內，有滿意的一致性，透過一致性檢驗。

以上操作做完後，

確定指標權重與權重集向量，

首先構建指標權重表，從表中可以看到每種西瓜的權重及哪些因素是評價一隻瓜好壞的重要因素，接著

確定權重集向量，

為模糊綜合評價法做鋪墊。

在模糊綜合評價過程中，先構建評價矩陣（針對二級指標），大概長這樣，這裡簡單示例下，每種西瓜的都要有哦。

隨後將以上表轉化為隸屬表，用得到的評分除打分專家人數，得到的就是隸屬值。根據上述隸屬度值，可確定二級指標模糊評判矩陣，結合二級指標權重集向量，即二級指標權重集向量×二級指標模糊評判矩得新的矩陣，因為每種西瓜都有自己的矩陣，將二級指標模糊評價結果組成新的一級指標評價矩陣，一級指標評價矩陣×一級指標層權重集向量。

好了到這裡，可放鬆放鬆休息下，剩下的僅是對得到的結果稍作處理，前面我們用到了專家1-5進行打分，這裡還需結合分值，才可得到最後的終極得分情況。