层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）是一种系统分析方法，用于解决多目标决策问题。它通过构建层次结构模型，将复杂的决策问题分解为多个层次和因素，然后通过两两比较的方式确定各因素之间的相对重要性。最终，通过数学方法计算出各因素的权重，为决策提供依据。
层次分析法的步骤如下：

1. 建立层次结构模型：将决策问题分解为不同的层次和因素，形成一个层次结构模型。
2. 构造判断矩阵：对于每个层次中的因素，通过两两比较的方式构造判断矩阵。判断矩阵是一个n阶方阵，其中元素a_{ij}表示第i个因素相对于第j个因素的相对重要性。
3. 计算权重：通过求解判断矩阵的特征值和特征向量，计算出各因素的权重。常用的方法有和法、根法、幂法等。
4. 一致性检验：对判断矩阵进行一致性检验，以确保决策者的判断逻辑一致。常用的方法有CI、CR等指标。
5. 组合权重：将同一层次因素的权重进行合成，得到上一层次因素的权重。
6. 决策：根据最终的权重结果进行决策。
   下面是一个完整的Python代码示例，演示如何实现层次分析法：
   首先，我们需要安装numpy和matplotlib这两个Python库。你可以使用以下命令来安装：
   pip install numpy matplotlib
   接下来是Python代码：
   ```python
   import numpy as np
   import matplotlib.pyplot as plt

   建立层次结构模型（示例）

   layers = [‘目标层’, ‘准则层’, ‘方案层’]
   layer_dict = {layers[0]: {‘准则层’: [‘准则1’, ‘准则2’, ‘准则3’]}, layers[1]: {‘方案层1’: [‘方案1’, ‘方案2’], ‘方案层2’: [‘方案3’, ‘方案4’]}} # 根据实际情况修改层次结构模型

   构造判断矩阵（示例）

   matrix = np.array([[1, 1/2, 3], [2, 1, 4], [1/3, 1/4, 1]]) # 根据实际情况修改判断矩阵

   计算权重（示例）

   weights = np.array([0.25, 0.45, 0.3]) # 根据实际情况修改权重结果

   一致性检验（示例）

   c = np.sum(matrix) / len(matrix)
   a = np.sum(np.power(matrix, 2)) / len(matrix)
   b = np.sqrt(a)
   cbar = np.sum(np.power(matrix, 3) / np.power(matrix, 2)) / len(matrix)
   c_value = c - c_bar / b # 计算一致性指标CI
   c_random = ((len(matrix) - 1) / (len(matrix) + 1)) ((len(matrix) + 1) / (4 len(matrix) - 1)) # 随机一致性指标RI（平均随机一致性指标）
   c_random_value = c - c_random / b # 计算随机一致性指标CR
   c_max = np.max(np.abs(matrix - c * np.identity(len(matrix)))) # 最大偏差法求CI值
   c_max_value = c - c_max / b # 最大偏差法求CR值
   p.set_printoptions(precision=4)
   print(f’CI={c_value}, CR={c_value / c_random}, RI={c_random}, CR{max}= {c_max_value}’) # 输出一致性检验结果

   组合权重（示例）

   global_weights = [0.25, 0.45, 0.3] # 根据实际情况修改组合权重结果
   print(‘组合权重：’, global_weights)

   决策（示例）

   decision = np.argmax(global_weights) # 根据最终的权重结果进行决策，选择权重最大的方案作为最优方案
   p.set_printoptions