祈灵工具箱🤔加权决策矩阵 - 在线多准则决策，支持 AHP 层次分析法
纠结选哪份工作、买哪台电脑、用哪家供应商？把直觉拆成可比较的分数。左边列出候选方案，上面列出你在意的准则，每个准则有权重；评分可以用 1–5 或 1–10 分打分，也可以直接填原始数值（价格、重量、通勤分钟数），并标明“越大越好”（效益型）还是“越小越好”（成本型），工具会自动归一化后再加权求和，算出 0–100 的总分和排名。权重可以直接输入（自动归一化为 100%），也可以用 AHP 层次分析法：两两比较准则的相对重要性（Saaty 1–9 标度），由判断矩阵的主特征向量得出权重，同时给出 λmax、CI 和一致性比率 CR，CR 超过 0.1 时会提示最不一致的一组比较。结果用按准则分段的条形图展示每个方案的得分构成。敏感性分析会算出每个准则的权重要变到多少第一名才会易主；拖动“假设分析”滑块可以实时看排名变化，还有某个准则权重从 0% 到 100% 时各方案总分的曲线。每个方案可以记录优点和缺点。内置选工作、买笔记本、选供应商、选城市四个模板，可导出 PNG 图片、CSV 和 Markdown，内容自动保存在本机浏览器。
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如何使用决策矩阵
- 1选一个模板或从空白开始，填写方案和准则
- 2为每个方案打分或填数值，设置准则权重（直接输入或 AHP 两两比较）
- 3查看排名与敏感性分析，拖动权重做假设分析，导出 PNG、CSV 或 Markdown
常见问题
- 原始数值是怎么归一化的？
- 默认用比例法：效益型准则用 数值 ÷ 最大值，成本型准则用 最小值 ÷ 数值，最好的方案得 1，其它按比例；也可以切换成极差法（最差 0、最好 1），差距会被拉大。如果数值里有 0 或负数，会自动改用极差法。打分制准则直接用 分数 ÷ 满分（5 或 10）。归一化后的分数乘以权重再相加，就是 0–100 的总分。
- AHP 的一致性比率 CR 是什么？
- 两两比较时如果你认为 A 比 B 重要 3 倍、B 比 C 重要 3 倍，那 A 应当比 C 重要约 9 倍；判断之间越矛盾，一致性越差。工具用判断矩阵的最大特征值 λmax 计算一致性指标 CI = (λmax − n)/(n − 1)，再除以 Saaty 的随机一致性指标 RI 得到 CR。CR < 0.1 一般认为可以接受，否则会提示偏离最大的那一组比较，建议先调整它。
- 敏感性分析的结果怎么看？
- 对每个准则，工具假设只改变它的权重、其它权重按原比例缩放，求出第一名被其他方案超过时的临界权重，例如“30% → 47.5% 时 B 成为第一”。临界值离当前权重越远，结论越稳健；如果显示“在 0–100% 范围内都不会改变第一名”，说明这个准则怎么调都不影响结果。右侧曲线画出了权重从 0% 到 100% 时各方案总分的变化，交叉点就是排名翻转的位置。
- 数据保存在哪里？
- 所有计算都在浏览器里完成，矩阵、权重和备注只自动保存在本机浏览器的本地存储里，不会上传。需要分享或存档时，可以导出 PNG 图片、CSV 表格（可用 Excel 打开）或 Markdown 文本。