数学建模学习（120）：使用Python实现基于AHP的供应商选择分析
AHP为很多比赛中常用到的方法。以案例学习方法，大家要认真理解案例和代码，代码和思维是通用的。
文章目录
- 1.引言
- 2. 案例：供应商选择
- 2.1 问题描述
- 2.2 决策的层次结构
- 3. AHP 方法的理论背景
- 4. 案例应用：供应商选择的 AHP 实现
- 4.1 建立成对比较矩阵
- 4.2 准则的成对比较矩阵
- 4.3 使用 Python 进行计算
- 4.4 解释计算结果
- 4.5 供应商的评估与排序
- 5. AHP 方法的优缺点
- 6. 结论
- 7. 参考文献
1.引言
在供应链管理中，选择合适的供应商是企业取得成功的关键决策之一。面对众多备选供应商，企业需要考虑多种因素（如价格、质量、交货时间和服务支持等），这使得供应商选择问题变得极为复杂。为了更科学地做出决策，层次分析法（AHP） 是一种被广泛应用的多标准决策分析（MCDA）方法，它能够系统地分解问题并将主观判断量化为权重，从而得出最优选择。
在本篇文章中，我们将通过一个供应商选择的案例，详细讲解如何应用 AHP 方法，结合 pyDecision库进行实际操作。
2. 案例：供应商选择
2.1 问题描述
某制造公司计划从三家候选供应商中选择一家最佳供应商来提供原材料。公司需要基于以下四个主要准则对这三家供应商进行评估：
- 价格 (Price, g1)：供应商提供的原材料价格，即公司采购成本。通常，价格较低的供应商会更具吸引力，但需要综合考虑其他因素。
- 质量 (Quality, g2)：供应商提供的产品质量，涉及到材料的可靠性、耐用性和合格率等。高质量的材料可以减少生产过程中的缺陷和返工。
- 交货时间 (