层联科技怎么使用?
“ 层联”这个术语听起来可能有点陌生,但我们每天使用的百度地图和 Google Maps 中都使用了其核心算法——层次分析法(Analytic Hierarchy Process,简称 AHP)来绘制这些数字地图。AHP 是用于定量定义和解决复杂问题的系统方法。例如,在地理信息系统中,可以通过将“邻近”定义为“相邻的县”或“邻近的城市中心”并在图中显示结果来表示“邻近”。可以使用 AHP 和类似的方法来量化许多其他概念并构建相关的图形表示。 在本文中,我们将介绍如何实现一个简单的 AHP 程序,该程序可使用用户提供的参数(如节点数、权重值等)生成节点和有向边。然后,我们可以采用多种方法对结果进行可视化并进一步处理。
AHP的基本步骤如下:
1.定义问题;
2.建立递阶层次结构模型;
3.构造判断矩阵并对之排序;
4.计算每一层的权系数并进行一致性检验;
5.利用加权求和公式计算目标值的近似解。 本项目使用Python完成,因此我们首先需要安装必要的模块。
如果使用Anaconda,那么只需要运行以下命令即可安装所有必要模块: conda install networkx matplotlib python-graphviz 接下来,让我们看看如何使用上述工具创建一个简单的图形界面!
导入所需模块之后,我们就可以定义问题了。这里,我么可以输入图形的节点数以及每一层级有多少节点。 为简化程序,我们假设所有的节点都具有相同的权重值。通过下面代码块,我们使用Python中的 graphviz模块绘制有向图,其中节点数值代表图层(Layer),有向边代表了同一层节点之间的权重。
from graphviz import Graph # 导入Graph库,用来绘制有向图 import networkx as nx # 导入网络模块,用来保存图形数据 from random import shuffle # 随机打乱序列 import math # 用来进行浮点运算 现在我们已经构建了有向图,但是如何从图中导出节点列表呢?
通过调用 graph.nodes() 函数,可返回一个嵌套的序列,里面是节点的列表,比如 node_list=graph.nodes()。 下一步就是根据给定的判断矩阵计算每一个节点的值。在这里,我们使用 1~9 标度来计算每个节点的重要性(即权值)。 如果您想了解如何判断矩阵是否具备一致性信息,请看这篇博客。在这篇博文中,作者使用 C 语言实现了 AHP 的全部计算过程,并且通过对比 MATLAB 和 Octave 来实现加速。
在获取了各层的权值后,我们就能够输出最终的结果了。在这个项目中,我们通过创建新的 Graph 对象来展示各层结果,并且为每一层设置合适的属性,从而让图形更加美观。 以上只是简单介绍了如何使用 Python/networkx 实现简单的 AHP 程序,您可以尝试输入不同的节点数值测试一下哦~