Level 2 AHP

기준 비교 행렬 i1을 최초 입력받는다.

temp1 <- read.csv("D:\\_work_category\\개인 프로젝트\\ahp\\input1.csv", header = FALSE)
i1 <- as.matrix(temp1)

i1

##             V1  V2        V3        V4        V5
## [1,] 1.0000000 3.0 7.0000000 3.0000000 1.0000000
## [2,] 0.3333333 1.0 5.0000000 0.3333333 1.0000000
## [3,] 0.1428571 0.2 1.0000000 3.0000000 0.2000000
## [4,] 0.3333333 3.0 0.3333333 1.0000000 0.3333333
## [5,] 1.0000000 1.0 5.0000000 3.0000000 1.0000000

AHP 함수를 정의한다.

ahp_base <- function(i1)
{
  mn <- ncol(i1)
  
  lamda_max <- max(Re(eigen(i1)$value))
  lm_index <- which(lamda_max == Re(eigen(i1)$value))
  
  ci1 <- (lamda_max - mn)/(mn - 1)
  ci1
  
  temp_w <- abs(Re(eigen(i1)$vectors[,lm_index]))
  w1 <- temp_w/sum(temp_w)
  
  r_values <- list("weight" = w1, "ci" = ci1, "lamda_max" = lamda_max)
  return(r_values)
}

N개의 기준, K개의 대안이 있는 일반화된 경우의 2-LEVEL AHP 함수를 정의한다.

ahp_d2 <- function(criterion)
{
  print("기준 비교 행렬")
  print(criterion)

  w1 <- ahp_base(criterion)
  
  print("기준 비교 행렬의 분석")
  print(w1)
  
  num_cr <- length(w1$weight)

  for(i in 1:num_cr)
  {
    temp_file <- paste("cr", i, sep = "")
    add <- paste("D:\\_work_category\\개인 프로젝트\\ahp\\", temp_file, sep ="")
    add <- paste(add, ".csv", sep = "")
    temp2 <- read.csv(add, header = FALSE)
    assign(temp_file, temp2)
  }

  cr_0 <- c()
  print("-----------------------")  
  print("<대안 비교 행렬의 분석>")
  print("-----------------------")

  for (i in 1:num_cr)
  {
    temp3 <- ahp_base(get(paste("cr", i, sep="")))
    
    al_out <- "기준"
    al_out <- paste(al_out, i)
    al_out <- paste(al_out, "행렬", sep = "")
    print(al_out)
    print(get(paste("cr", i, sep= "")))
    
    al_out <- paste(al_out, "에 대한 대안 행렬의 분석", sep = "")
    print(al_out)
    
    print(temp3)
    
    cr_0 <- cbind(cr_0, temp3$weight)
    cr_0 <- as.matrix(cr_0)
  }
  
  num_al <- nrow(cr_0)
    
  dcs <- c()
  dcs_name <- c()
  for (j in 1:num_al)
  {
    temp4 <- sum(w1$weight * cr_0[j,])
    dcs <- rbind(dcs, temp4)
    dcs_name <- append(dcs_name, paste("alter", j, sep = ""))
  }
  
  rownames(dcs) <- dcs_name

  print("최종 대안의 가중치")
    
  return(dcs)
}

i1기준행렬, 특정 경로에 저장된 엑셀파일을 끌어와서 2 LEVEL AHP를 수행한다.

ahp_d2(i1)

## [1] "기준 비교 행렬"
##             V1  V2        V3        V4        V5
## [1,] 1.0000000 3.0 7.0000000 3.0000000 1.0000000
## [2,] 0.3333333 1.0 5.0000000 0.3333333 1.0000000
## [3,] 0.1428571 0.2 1.0000000 3.0000000 0.2000000
## [4,] 0.3333333 3.0 0.3333333 1.0000000 0.3333333
## [5,] 1.0000000 1.0 5.0000000 3.0000000 1.0000000
## [1] "기준 비교 행렬의 분석"
## $weight
## [1] 0.34081738 0.16725123 0.09882908 0.13483287 0.25826945
## 
## $ci
## [1] 0.3616715
## 
## $lamda_max
## [1] 6.446686
## 
## [1] "-----------------------"
## [1] "<대안 비교 행렬의 분석>"
## [1] "-----------------------"
## [1] "기준 1행렬"
##          V1 V2
## 1 1.0000000  3
## 2 0.3333333  1
## [1] "기준 1행렬에 대한 대안 행렬의 분석"
## $weight
## [1] 0.75 0.25
## 
## $ci
## [1] -5e-10
## 
## $lamda_max
## [1] 2
## 
## [1] "기준 2행렬"
##    V1 V2
## 1 1.0  5
## 2 0.2  1
## [1] "기준 2행렬에 대한 대안 행렬의 분석"
## $weight
## [1] 0.8333333 0.1666667
## 
## $ci
## [1] 0
## 
## $lamda_max
## [1] 2
## 
## [1] "기준 3행렬"
##   V1        V2
## 1  1 0.3333333
## 2  3 1.0000000
## [1] "기준 3행렬에 대한 대안 행렬의 분석"
## $weight
## [1] 0.25 0.75
## 
## $ci
## [1] -5e-10
## 
## $lamda_max
## [1] 2
## 
## [1] "기준 4행렬"
##          V1 V2
## 1 1.0000000  7
## 2 0.1428571  1
## [1] "기준 4행렬에 대한 대안 행렬의 분석"
## $weight
## [1] 0.875 0.125
## 
## $ci
## [1] 5e-10
## 
## $lamda_max
## [1] 2
## 
## [1] "기준 5행렬"
##   V1 V2
## 1  1  1
## 2  1  1
## [1] "기준 5행렬에 대한 대안 행렬의 분석"
## $weight
## [1] 0.5 0.5
## 
## $ci
## [1] 0
## 
## $lamda_max
## [1] 2
## 
## [1] "최종 대안의 가중치"

##             [,1]
## alter1 0.6668098
## alter2 0.3331902