Topsis方法 针对多项指标、多个方案的分析方法：即根据已存在的数据判断各个方案的优劣。TOPSIS方法首先确定各个指标的最优理想解和最劣理想解，最优对应各个属性值都达到各方案中最好的值，最劣对应各个属性值达到各方案中最坏的值。再计算各个方案到最优最劣的加权欧式距离，得到各方案
1、模型介绍 2、例子 3、总结 3.1第一：将原始矩阵正向化 3.2第二：正向化矩阵标准化 3.3归一化
一、分析前准备 1.研究背景 TOPSIS法用于研究评价对象与‘理想解’的距离情况，结合‘理想解’（正理想解和负理想解），计算得到最终接近程度C值。熵权TOPSIS法核心在于TOPSIS，但在计算数据时，首先会利用熵值（熵权法）计算得到各评价指标的权重，并且将评价指标数据与权重相乘，得到新的数
1.层次分析法（AHP） AHP=The analytic hierarchy process 其主要用于解决 评价类问题（例如：选择哪种方案最好、哪位运动员或者员工表现的更优秀） 1.1 idea 把人类的判断转化到若干因素两两之间重要度的比较上，从而把难于量化的定性判断转化为可操作的重要度的比较上面。在许多情况下
综合评价与决策方法之理想解法 简介：本文介绍多属性决策问题的理想解法，理想解法亦称为TOPSIS法，是一种有效的多指标评价方法。这种方法通过构造评价问题的正理想解和负理想解，即各指标的最优解和最劣解，通过计算每个方案到理想方案的相对贴近度，即靠近正理想解和远离负理想解的程
TOPSIS算法程序，包括矩阵列的正向化（将极小型和中间型化为极大型）、矩阵的归一化处理（消除量纲）、最后计算各个元素对应得得分。 代码如下： clc;clear a = input(''); [m,n] = size(a); while true typ = input('请输入列指标类型 极小型 or 中间型 or 无','s'); if typ == '极
目录 一、模型介绍 二、模型总结 1、将原始矩阵正向化 2、正向化矩阵标准化 3、计算得分并归一化 三、代码详解 四、模型拓展 一、模型介绍 层次分析法的一些局限性： （1）评价的决策层不能太多，太多的话n会很大，判断矩阵和一致矩阵差异可能会很大。 （2）若决策层中指标的数据是已知的
文章目录 TOPSIS简介步骤第一步 将原始矩阵正向化第二步 正向化矩阵标准化第三步 计算得分并归一化 带权重的TOPSIS TOPSIS简介 TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)可翻译为逼近理想解排序法，国内常简称为优劣解距离法。TOPSI
