topsis方法
TopSis法
TopSIS法的发展趋势
研究进展
国内外研究现状和趋势 应用领域和实际案例 未来研究方向和挑战
未来发展方向
提高计算效率：通 过优化算法和并行 计算技术，提高 To p S I S 法 的 计 算 效率。
扩展应用领域：将 To p S I S 法 应 用 于 更多领域，如环境 评估、供应链管理 等。
建 立 To p S I S 模 型 ： 根 据 评 价 指 标 建 立 To p S I S 模 型
计 算 权 重 ： 根 据 To p S I S 模 型 计 算 各 评价指标的权重
综合评价：根据权重和评价指标进 行综合评价
结果分析：对综合评价结果进行分 析，找出最优方案或改进措施
应 用 推 广 ： 将 To p S I S 法 应 用 于 实 际 工作中，不断优化和改进
• 3前景展望 • ***SIS法在决策分析中的应用将越来越广泛
• 随着技术的发展，TopSIS法将更加智能化和高效 ***SIS法与其他决策分析方法 的结合将成为一个重要的研究方向 ***SIS法在解决实际问题中的应用案例将 不断增加，为其发展提供更多支持
• ***SIS法与其他决策分析方法的结合将成为一个重要的研究方向 • ***SIS法在解决实际问题中的应用案例将不断增加，为其发展提供更多支持
应用领域
风险评估：用于风险评估， 如自然灾害、事故等
质量管理：用于质量管理， 如产品质量控制、服务质量
评估等
决策分析：用于多属性决策 分析，如投资决策、项目评 估等
环境评估：用于环境评估， 如环境污染、生态保护等
TopSIS法的原理
原理概述
确定评价
计算各指标的得分
改进方向
提高可解释性：通过改进算法， 使 得 To p S I S 法 的 结 果 更 容 易 被 理 解和解释。
topsis 原理
topsis 原理摘要：一、Topsis 算法简介1.Topsis 的全称及英文缩写2.提出背景：解决传统多属性决策方法中的问题3.算法目标：实现属性权重的自动确定二、Topsis 原理1.基于距离的概念2.计算决策对象之间的距离3.确定属性权重4.计算总体距离及排序三、Topsis 算法步骤1.确定决策对象2.计算属性值3.计算距离4.确定权重5.计算总体距离6.排序并返回结果四、Topsis 算法的优缺点1.优点：适用于各种数据类型，计算简单，结果直观2.缺点：对于属性值分布不均匀的情况，结果可能不稳定正文：Topsis 算法是一种解决多属性决策问题的方法，全称为“Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution”，其英文缩写为TOPSIS。
该算法是在20 世纪80 年代由希腊学者Michalis D.Michael 教授提出的，旨在解决传统多属性决策方法中存在的问题，如：如何确定属性权重、如何将属性值转换为相对重要性等。
Topsis 算法的核心原理是基于距离的概念。
首先，计算决策对象之间的距离，这里的距离可以是欧氏距离、余弦距离等。
接着，通过距离计算来确定属性权重，距离小的属性被赋予较大的权重。
然后，计算总体距离，即所有决策对象与最优解之间的距离之和。
最后，根据总体距离对决策对象进行排序，距离最小的对象被认为是最优解。
具体实施Topsis 算法时，需要按照以下步骤进行：1.确定决策对象：首先需要明确决策问题的对象，这可以是产品、方案、候选人等。
2.计算属性值：对于每个决策对象，需要计算其各个属性的值。
3.计算距离：根据所选距离公式，计算各个决策对象之间的距离。
4.确定权重：根据距离大小确定各个属性的权重，距离小的属性权重较大。
5.计算总体距离：计算所有决策对象与最优解之间的距离之和。
6.排序并返回结果：根据总体距离对决策对象进行排序，返回排序结果。
topsis 方法
topsis 方法
TOPSIS法是一种灵活的决策分析方法，用于识别最佳替代方案。
它结合了两项测量标准，一项衡量最优选择，另一项衡量最差选择。
它是一种灵活的、容易使用的决策模型，可用于决策制定，评价和研究等方面。
TOPSIS方法主要由三个步骤组成：
1.确定决策问题的指标和决策替代方案，以及每个替代方案在每个指标上的得分；
2.计算每个替代方案的相对优劣，并将其表示为每个替代方案的正相关距离（PPD）和负相关距离（NPD）；
3.根据正相关距离和负相关距离的比值，确定最佳替代方案。
TOPSIS方法的主要优点是：
1. 它使用比较简单的数学技术来确定最佳替代方案。
2. 它可以处理多指标问题，并考虑到不同类型的限制条件。
3.它可以系统地考虑各个指标之间的关系，从而更准确地识别最佳替代方案。
TOPSIS方法的主要缺点是：
1. 需要手动计算各个指标之间的相关距离，这可能是一项费时的工作。
2. 对于较复杂的决策问题，必须调整指标的权重，以考虑各指标之间的相关性，这也可能需要一定的时间。
3. 该方法只能处理一些特定的决策问题，无法提供更完整的决
策建议。
TOPSIS综合评价法
TOPSIS综合评价法TOPSIS综合评价法（The Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种常用于多指标决策的综合评价方法。
它可以将多个评价指标综合起来，对不同的方案进行排名，找出最优解。
下面将详细介绍TOPSIS综合评价法的原理、步骤以及应用。
TOPSIS综合评价法的原理基于两个关键概念：最优解和最劣解。
最优解是指在评价指标上取最大值的解，而最劣解是指在评价指标上取最小值的解。
TOPSIS的目标是找到一个最优解，使其与最优解之间的距离最大，与最劣解之间的距离最小。
距离计算采用欧氏距离或其他合适的距离度量方法。
1.确定评价指标：根据具体的评价对象和评价目标，确定需要评价的指标。
这些指标应该具有普适性、可度量性和可比较性。
2.数据标准化：对原始数据进行标准化处理，将不同量纲的指标值转化为无量纲的相对指标值。
常见的标准化方法有最大-最小标准化、标准差标准化等。
3.构建评价矩阵：将标准化后的指标值组成评价矩阵，矩阵的每一行代表一个评价对象，每一列代表一个评价指标。
4.确定权重：根据评价指标的重要性确定各指标的权重。
可以使用主观赋权、客观权重法、层次分析法等方法进行权重确定。
5.构建决策矩阵：根据评价矩阵和权重，构建标准化加权评价矩阵。
6.确定理想解和负理想解：根据评价指标的性质确定理想解和负理想解。
理想解是在每个指标上取最大值的解，负理想解是在每个指标上取最小值的解。
7.计算各解与理想解和负理想解之间的距离：利用欧氏距离或其他距离度量方法，计算每个解与理想解和负理想解之间的距离。
8.计算综合得分：根据距离，分别计算每个解与理想解和负理想解的距离比值，得到综合得分。
9.排序：按照综合得分的大小对解进行排名，得到最优解。
TOPSIS综合评价法可以在各种决策环境中应用。
它适用于工程技术领域、经济管理领域、环境评估领域等。
评价类模型——TOPSIS法（优劣解距离法）
评价类模型——TOPSIS法（优劣解距离法）⼀、TOPSIS⽅法TOPSIS法（Technique for Order Preference by Similarity to 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TOPSIS 法是⼀种常⽤的综合评价⽅法，其能充分利⽤原始数据的信息，其结果能精确地反映各评价⽅案之间的差距。
基本过程为先将原始数据矩阵统⼀指标类型（⼀般正向化处理）得到正向化的矩阵，再对正向化的矩阵进⾏标准化处理以消除各指标量纲的影响，并找到有限⽅案中的最优⽅案和最劣⽅案，然后分别计算各评价对象与最优⽅案和最劣⽅案间的距离，获得各评价对象与最优⽅案的相对接近程度，以此作为评价优劣的依据。
该⽅法对数据分布及样本含量没有严格限制，数据计算简单易⾏。
例题1：请你为以下四名同学进⾏评分，该评分能合理的描述其⾼数成绩的⾼低。
分析：此评价指标只有⼀项即“成绩”，评价对象为4个。
topsis分析⽅法如下：解：1.取指标成绩中，最⾼成绩max ： 99 最低成绩min：60构造计算评分的公式：2.根据评分公式为每⼀评价对象进⾏打分，构建如下评分表格、并归⼀化3.打分完成，接下来可以由评分确定谁的成绩最好，谁的最差。
可见，清风的成绩最好，⼩王的最差例题2：请你为以下四名同学进⾏评分，该评分能合理的描述其综合评价。
分析：例题1考虑的评价指标只有⼀个，例题2转化为两个评价指标，且评价时指标⼀（成绩）应该越⼤越好，指标⼆（与他⼈争吵次数）应该越⼩越好。
这就引发⽭盾，怎么确定评分使得兼顾两种不同取向的指标？注：成绩是越⾼（⼤）越好，这样的指标称为极⼤型指标（效益型指标）。
与他⼈争吵的次数越少（越⼩）越好，这样的指标称为极⼩型指标（成本型指标）。
解：1.将所有的指标转化为极⼤型指标，即指标正向化。
极⼩型指标转换为极⼤型指标的公式：max-x正向化后得到的表格如下：2. 为了消去不同指标量纲的影响，需要对已经正向化的矩阵进⾏标准化处理。
TOPSIS方法介绍
TOPSIS 方法介绍TOPSIS 法是C. L. Hwang 和K. Yoon 于1981年首次提出，是多目标决策分析中一种常用的有效方法。
仍设有m 个备选方案，n 项评价指标，第i 方案的第j 项指标值为ij x ，TOPSIS 法基本步骤如下：（1）建立初始化决策矩阵111212122212n n m m mn x x x x x x X x x x ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦L LL L L L L（2）决策矩阵规范化处理将最优指标规范化后为1，最劣指标规范化后为0，ij y 为规范化后的指标，规范化公式如（4-9）与（4-10），可以得到标准化判断矩阵：111212122212n n m m mn y y y y y y Y y y y ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦L L L L L L L（3）决策加权矩阵根据4.4.1节熵值法获得的权重，得到属性权重矩阵：12000000n B ωωω⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦L L L L L L L则决策加权矩阵如下：111211111212122222122212120000=0n n n n m m mn n m m mn y y y f f f y y y f f f F y y y f f f ωωω⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦L L L L L L L L L L L L L L L L L L LLL（4）确定正理想解和负理想解“正理想解”和“负理想解”是TOPSIS 法中的两个基本概念，其定义如下： 定义8 正理想解（positive ideal solution ）：是指最优的方案，该方案的各个属性值都达到各备选方案中的最好的值。
定义9 负理想解（negative ideal solution ）：是指最劣的方案，该方案的各个属性值都达到各备选方案中的最差的值。
正理想解j f *：()()12max ,min ,ij jij f j J f f j J *⎧∈⎪=⎨∈⎪⎩负理想解0j f ：()()102min ,max ,ij jij f j J f f j J ⎧∈⎪=⎨∈⎪⎩式中，1J ——效益型指标；2J ——成本型指标。
Matlab学习系列30. 理想解法(TOPSIS)法
30. 理想解法(TOPSIS)法一、基本原理TOPSIS 法是一种综合评价方法，其基本原理是：(1) 将n 个评价指标看成n 条坐标轴，由此可以构造出一个n 维空间，则每个待评价的对象依照其各项指标的数据就对应n 维空间中一个坐标点；(2) 针对各项指标从所有待评价对象中选出该指标的最优值（理想解，对应最优坐标点）和最差值（负理想解，对应最差坐标点），依次求出各个待评价对象的坐标点分别到最优坐标点和最差坐标点的距离*d 和0d(3) 构造评价参考值*d f d d =+则f 值越大代表评价结果越优。
二、算法步骤1. 构造决策矩阵()ij m n A a ⨯=，每一列是一个评价指标，每一行是一条待评价样本；为去掉量纲效应，做规范化处理得到()ij m n B b ⨯=，其中1,,, 1,,ij b a i m j n ===注：该规范化法处理后，各评价样本的同一评价指标值的平方和为1, 适合TOPSIS 法中计算欧氏距离的场合。
2. 根据每个评价指标对评价结果的贡献程度的不同，指定不同的权重：1[,,]n w w w =，将B 的第j 列乘以其权重j w ，得到加权规范矩阵()ij m n C c ⨯=3. 确定正理想解*C 和负理想解0C***0011[,,], [,,]n n C c c C c c ==其中，*max , min ij ijiji c j c c j ⎧⎪=⎨⎪⎩若第评价指标是正向指标（值越大越好），若第评价指标是负向指标（值越小越好）， 1,,j n =min , max ij ijiji c j c c j ⎧⎪=⎨⎪⎩若第评价指标是正向指标（值越大越好），若第评价指标是负向指标（值越小越好）， 1,,j n =4. 计算每个待评价样本到正理想解和负理想解的距离*i d 和0i d* 1,,id i m ==1,,id i m ==5. 计算每个待评价样本的评价参考值0*, 1,,i i i i d f i m d d ==+再将i f 从大到小排列，得到各评价样本的优劣结果。
TOPSIS评价方法
•步骤1：构造规范化决策矩阵R（是对属性矩阵R进行规范化处理后得到的矩阵，
这里的规范化包括同趋化处理和归一化处理）
m
Rrij,(rij xij /
xi2j )
i1
二、TOPSIS决策分析步骤
• 步骤2：构造加权规范化矩阵Ｖ＝[vij] （W是题目给定的权重矩阵）
w1r11
V
R *W
w 1 r2 1
步骤2 属性加权规范化处理 2.2归一化处理
0.4671 0.3662 0.5056 0.4757 0.4811 0.6708 R'' 0.5839 0.6591 0.4550 0.4025 0.2887 0.3727
0.4204 0.4882 0.5308 0.5814 0.6736 0.5217 0.5139 0.4394 0.5056 0.5232 0.4811 0.3727
缺点：
方法在评价各类不同问题过程中还存在着不同的问题，例如权重信息是事先给定，因此结果有 一定主观性；另外此方法在应用中由于新增加方案而容易产生逆序问题等，需要对其进行更加 具体深入的分析研究.
Thank you~
TOPSIS评价方法总结
优点：
TOPSIS法对原始数据进行了规范化的处理，消除了不同指标量纲的影响，并能充分利用原始数 据的信息，所以能充分反映各方案之间的差距、客观真实的反映实际情况，具有真实、直观、 可靠的优点，而且其对样本资料无特殊要求，故应用日趋广泛.
TOPSIS法较之单项指标相互分析法，能集中反映总体情况、能综合分析评价，具有普遍适用性.
步骤2：对数据进行归一化处理
步骤3：找出理想方案与负理想方案C+ C-
C+ =（ 0.4833，0.4805，0.4634，0.8178，0.4776，0.4487，0.5612 ） C- =（ 0.4142，0.4081，0.4321，0.2024，0.3916，0.4455，0.3118 ）
综合评价课件TOPSIS方法
理想解：各属性值都达到最满意的解 负理想解：各属性值都达到最不满意的解
可客观地对多指标情况下的各方案进行综合评价 可加入评估者的主观偏好来对各方案进行综合评价 概念简单，计算过程清晰，具有可操作性
（2）标准0－1变换
效益型：
zij
yij
y min j
y max j
y min j
成本型：
zij
y max j
yij
y max j
y min j
特点：每一属性，最佳值为1，最差值为0，而且 变换后的差值是线性的。
(3)最优值为给定区间时的变换
(3)最优值为给定区间时的变换
设给定的最优属性区间为
二、TOPSIS方法的基本步骤
步骤一 用 向量规范法 求得规范决策矩阵Z
m
zij yij /
yi2j
i 1
步骤二 构成加权规范阵X
xij wj zij
步骤三 确定理想和负理想解
理想解
x*j
mmiaii nx
xij xij
负理想解
x
0 j
miin xij mai x xij
效益型属性 成本型属性 效益型属性 成本型属性
Di
0.0045 0.0029 0.0025 0.0025
Ci
0.7031 0.4754 0.3623 0.3846
排序 1 2 4 3
由表2可以看出：应用TOPSIS法对四层楼病 人满意度评价排序的结果是（满意度由大到小）： 一楼>二楼>四楼>三楼。
3 应用TOPSIS法进行科研项目的立项评价
topsis 方法
topsis 方法一、概述Topsis 方法是一种多准则决策分析方法，用于评价多个对象在多个准则上的综合表现，并确定最佳选择。
该方法具有简单明了、易于理解和操作的优点，在实际决策问题中得到了广泛的应用。
二、Topsis 方法的主要步骤Topsis 方法主要分为五个步骤，包括准则标准化、准则权重确定、正向理想解和负向理想解的确定、计算对象与正向理想解和负向理想解之间的距离以及综合评价排序。
2.1 准则标准化在进行综合评价之前，需要对各个准则进行标准化处理，将其转化为无量纲化的指标值。
常用的标准化方法有线性标准化和向量标准化两种，根据实际情况选择适合的方法进行准则标准化。
2.2 准则权重确定准则权重是指在综合评价中各个准则的重要程度。
常用的方法有层次分析法（AHP）和主成分分析法（PCA）。
通过这些方法确定各个准则的权重，以反映其在决策中的重要性。
2.3 正向理想解和负向理想解的确定正向理想解是指在每个准则上取得最大值的解，而负向理想解则相反，是指在每个准则上取得最小值的解。
确定正向理想解和负向理想解是Topsis 方法的关键步骤，它们在计算对象之间的距离时起到重要的作用。
2.4 计算对象与正向理想解和负向理想解之间的距离通过计算对象与正向理想解和负向理想解之间的距离，可以评价其与理想解之间的接近程度。
常用的距离度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离等。
根据实际情况选择合适的距离度量方法进行计算。
2.5 综合评价排序最后，根据计算得到的对象与正向理想解和负向理想解之间的距离，对对象进行排序，从而确定最佳选择。
三、Topsis 方法的优缺点Topsis 方法具有以下优点： 1. 简单明了，易于理解和操作。
2. 考虑了多个准则的综合影响，能够有效地评价对象的表现。
3. 能够提供对象之间的排序，指导最佳选择的决策。
然而，Topsis 方法也存在一些缺点： 1. 依赖于准则的权重确定，可能导致结果受主观因素影响较大。
topsis算法,逼近理想解排序法
topsis算法,逼近理想解排序法摘要：1.算法简介2.算法原理3.算法步骤4.应用场景5.优点与局限性6.总结正文：Topsis 算法，全称为“逼近理想解排序法”，是一种基于距离度量的多目标优化算法。
它通过计算目标函数值与理想解的距离来对解进行排序，从而在搜索过程中逼近最优解。
该算法广泛应用于多目标优化、机器学习、数据挖掘等领域。
算法原理：Topsis 算法基于距离度量，通过计算每个解与理想解之间的距离来评估解的优劣。
距离度量通常使用欧氏距离、余弦相似度等。
同时，Topsis 算法采用排序方法，对解进行从小到大的排序，从而在搜索过程中逐渐逼近最优解。
算法步骤：1.初始化一群解；2.计算每个解与理想解的距离；3.对解进行排序，选择距离最小的解作为当前最优解；4.重复步骤2 和3，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数）。
应用场景：Topsis 算法适用于具有多个目标函数的多目标优化问题，特别是在目标函数之间存在冲突的情况下。
此外，该算法还可应用于机器学习、数据挖掘等领域，通过对特征进行优化来提高模型性能。
优点与局限性：优点：1.无需预先指定权重，能够自动处理目标函数之间的冲突；2.计算复杂度较低，易于实现；3.可以处理连续和离散优化问题。
局限性：1.算法收敛速度较慢，可能需要较长时间；2.对于大规模问题，计算量可能较大；3.算法易受初始解的影响，可能导致局部最优解。
总结：Topsis 算法作为一种基于距离度量的多目标优化算法，在处理目标函数冲突、计算复杂度较低等方面具有一定优势。
然而，算法收敛速度较慢、计算量较大等问题也限制了其在某些场景的应用。
topsis-模糊综合评判法
topsis-模糊综合评判法TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity toan Ideal Solution）是一种常用的模糊综合评判方法，广泛应用于决策分析中。
该方法结合了模糊数学的模糊集理论和层次分析法的思想，能够有效地处理多属性决策问题。
TOPSIS方法的基本思想是根据每个评价指标的重要程度和评价值之间的距离来确定最优解。
它的核心是找出一种最佳方案，即最接近理想解且最远离负理想解的方案。
TOPSIS提供了一种有效的决策方法，通过将各项指标标准化到相同的量纲上，然后计算方案到理想解和负理想解的距离，最终确定方案的评价值。
具体而言，TOPSIS方法的步骤如下：1.确定评价指标：首先确定评价指标，这些指标一般是体现决策对象特征的具体量化指标。
评价指标应该与决策目标相关且能够被量化。
2.确定权重：对于每个评价指标，需要确定其重要程度。
可以采用专家评估、问卷调查等方法来确定权重。
权重可以通过层次分析法或其他决策支持方法来计算。
3.构建判断矩阵：将各个方案按照各个评价指标进行评估，得到判断矩阵。
判断矩阵的每一行表示一个方案的评价值，每一列表示一个评价指标。
4.标准化判断矩阵：将判断矩阵中的每个元素标准化，使其变为无量纲的评价值。
标准化可以采用归一化、标准化等方法。
5.确定理想解和负理想解：根据每个评价指标的性质，确定理想解和负理想解。
对于“越大越好”的指标，理想解取各列中的最大值，负理想解取各列中的最小值；对于“越小越好”的指标，反之。
6.计算方案到理想解和负理想解的距离：根据评价指标的性质，计算每个方案到理想解和负理想解的距离。
距离可以采用欧几里得距离、曼哈顿距离等方法计算。
7.计算综合评价值：根据方案到理想解和负理想解的距离，计算每个方案的综合评价值。
一般情况下，综合评价值越接近1，代表方案越好。
8.排序和选取最优解：根据综合评价值对方案进行排序，选择综合评价值最高的方案作为最优解。
评价模型-TOPSIS法
topsis简介Topsis法，全称为Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution中文常翻译为优劣解距离法，该方法能够根据现有的数据，对个体进行评价排序。
Topsis法和之前讲过的AHP方法一样，都可以对一系列的个体进行评价，不过通常来说AHP的应用场景是在没有明确的量化指标的情况下，而topsis是在有量化指标的情况下完成的。
例如，我们之前的例子是说小明想要买饮料，那么如何从可乐，雪碧和汇源果汁中进行选择，这很明显大部分是基于买饮料的人的主观想法进行选择的。
Topsis法应用的场景就比如在医院检查身体，医生最后会给每个人体检报告，上面有你的一些和健康相关的指数，在这种有实实在在数字支持的时候，如何较为客观的评价大家的健康状况就是我们要研究的问题。
1. topsis法基本原理Topsis法的基本原理从他的中文名称中就可以大体知晓——优劣解距离法，那么简单的理解就是一个指标，到该指标的最优解的距离越小说明越好，举个例子，考试满分是100分，那么你考了90分，和100的距离是10分，小明考了80分，和最好的100分距离是20分，比你更远，所以从成绩上看你要比小明更接近最优的分数，所以你更好，就这么简单。
当数据是多个维度的时候，比如说有好多次的成绩，有月考成绩，期中考试成绩，期末考试成绩。
那么为了知道谁的分数最好，我们就可以计算在三维上，成绩到最好成绩之间的距离作为指标，距离越近说明成绩越好。
比如你的成绩是（90,95,90），最好的成绩是（100,100,100）那么你到最好的成绩之间的距离就是：这里这个距离越小，就说明你到最优点的距离越小，也就越好，基本的思想就是这样的，但是实际上还有一些小的改动。
我们以下面的表格为例我们仔细观察上面的表格，发现事情没有想象的那么简单，数据纷繁复杂大小不一，最优的值也不像考试一样有个100分的明确指标，如何综合的考虑这些指标，就是今天要解决的问题。
加权积法topsis法公式
加权积法topsis法公式一、加权积法。
1. 基本概念。
- 加权积法是一种多属性决策方法。
在多属性决策问题中，设有m个方案A = {A_1,A_2,·s,A_m}，n个属性C={C_1,C_2,·s,C_n}，每个属性的权重为w={w_1,w_2,·s,w_n}，且∑_i = 1^nw_i=1。
2. 计算步骤及公式。
- 首先对决策矩阵X=(x_ij)_m× n（其中x_ij表示第i个方案在第j个属性下的取值）进行规范化处理（根据属性类型，效益型属性不需要处理，成本型属性取倒数等处理方式）。
- 然后计算每个方案的加权积P_i，公式为：P_i=∏_j = 1^n(x_ij^w_j)，i =1,2,·s,m。
- 最后根据P_i的值对方案进行排序，P_i值越大的方案越优。
二、TOPSIS法（逼近理想解排序法）1. 基本概念。
- TOPSIS法是一种有效的多属性决策分析方法。
它基于这样的思想：通过确定正理想解（各属性的最优值组成的解）和负理想解（各属性的最差值组成的解），然后计算各方案与正理想解和负理想解的距离，根据相对贴近度来对方案进行排序。
2. 计算步骤及公式。
- 步骤一：构建决策矩阵并规范化。
- 设决策矩阵X=(x_ij)_m× n，对其进行规范化处理得到R=(r_ij)_m× n，规范化公式为：r_ij=frac{x_ij}{√(∑_i = 1)^mx_{ij^2}}，i = 1,2,·s,m；j = 1,2,·s,n。
- 步骤二：确定属性权重向量。
- 设属性权重向量w=(w_1,w_2,·s,w_n)，且∑_j = 1^nw_j = 1。
- 步骤三：计算加权规范化决策矩阵。
- 加权规范化决策矩阵V=(v_ij)_m× n，其中v_ij=w_j× r_ij，i = 1,2,·s,m；j = 1,2,·s,n。
TOPSIS方法介绍
TOPSIS 方法介绍TOPSIS 法是C. L. Hwang 和K. Yoon 于1981年首次提出，是多目标决策分析中一种常用的有效方法。
仍设有m 个备选方案，n 项评价指标，第i 方案的第j 项指标值为ij x ，TOPSIS 法基本步骤如下：（1）建立初始化决策矩阵111212122212n n m m mn x x x x x x X x x x ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦（2）决策矩阵规范化处理将最优指标规范化后为1，最劣指标规范化后为0，ij y 为规范化后的指标，规范化公式如（4-9）与（4-10），可以得到标准化判断矩阵：111212122212n n m m mn y y y y y y Y y y y ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦（3）决策加权矩阵根据4.4.1节熵值法获得的权重，得到属性权重矩阵：12000000n B ωωω⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦则决策加权矩阵如下：11121111121212222212221212000=00n n n n m m mn n m m mn y y y f f f y y y f f f F y y y f f f ωωω⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦（4）确定正理想解和负理想解“正理想解”和“负理想解”是TOPSIS 法中的两个基本概念，其定义如下： 定义8 正理想解（positive ideal solution ）：是指最优的方案，该方案的各个属性值都达到各备选方案中的最好的值。
定义9 负理想解（negative ideal solution ）：是指最劣的方案，该方案的各个属性值都达到各备选方案中的最差的值。
正理想解j f *：()()12max ,min ,ij jij f j J f f j J *⎧∈⎪=⎨∈⎪⎩负理想解0j f ：()()102min ,max ,ij jij f j J f f j J ⎧∈⎪=⎨∈⎪⎩式中，1J ——效益型指标；2J ——成本型指标。
熵权-topsis 法
熵权-topsis 法熵权TOPSIS方法熵权TOPSIS方法是一种多准则决策方法，采用熵权法结合TOPSIS（The Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）方法，用于解决具有多个指标的决策问题。
此方法能够考虑各指标之间的权重和相对重要性，并找到最优的决策方案。
1. 引言随着社会经济的发展，决策问题越来越复杂，需要考虑多个指标来评估不同方案的优劣。
然而，不同指标之间具有不同的重要性，传统的加权平均法或者加权积法无法完全考虑这种差异。
为了解决这一问题，熵权TOPSIS方法应运而生。
2. 熵权法熵权法是一种基于信息熵的权重确定方法。
其基本思想是根据每个指标的信息熵来评估其对决策结果的贡献度。
信息熵可以反映指标值的不确定度，熵越大表示指标对结果的贡献度越小。
通过计算每个指标的熵值，可以确定其权重。
具体步骤如下：- 收集参考数据。
- 将指标数据标准化，消除量纲的影响。
- 计算每个指标的信息熵，熵的计算公式为：E =\sum\limits_{i=1}^n \left(-\frac{x_i}{\sum\limits_{i=1}^nx_i}\right) \ln \left(\frac{x_i}{\sum\limits_{i=1}^n x_i}\right)。
- 根据信息熵计算每个指标的权重，权重的计算公式为：w_i = \frac{1 - E_i}{\sum\limits_{i=1}^n (1 - E_i)}。
3. TOPSIS方法TOPSIS方法是一种衡量方案相对优劣程度的方法。
该方法通过计算方案到理想解和负理想解之间的距离，为每个方案赋予一个综合评估值，根据评估值确定最优方案。
具体步骤如下：- 收集参考数据。
- 将指标数据标准化，消除量纲的影响。
- 构建决策矩阵，其中每一行表示一个方案，每一列表示一个指标。
- 计算每个指标的权重和标准化加权决策矩阵。
topsis熵值法
topsis熵值法一、前言TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）方法是一种多属性决策分析方法，它将决策问题中的多个属性转化成一个综合评价指标，用于决策者做出最优选择。
而熵值法则是一种常见的权重确定方法，可以在TOPSIS方法中用来确定每个属性的权重。
本文将详细介绍TOPSIS和熵值法的原理及应用。
二、TOPSIS方法1. TOPSIS原理TOPSIS方法主要解决多属性决策问题，它将多个属性转化为一个综合评价指标，并且通过比较每个方案与最优解和最劣解之间的距离来确定最佳方案。
具体而言，TOPSIS方法有以下几个步骤：（1）确定评价对象和评价指标；（2）对每个评价对象进行数据采集，并对数据进行归一化处理；（3）根据权重计算每个评价对象的综合得分；（4）计算每个评价对象与最优解和最劣解之间的距离；（5）计算每个评价对象与最优解之间的相对接近度，并按照相对接近度排序，得出排名。
2. TOPSIS应用场景TOPSIS方法适用于多属性决策问题，如企业的投资决策、产品质量评价、人才选拔等。
例如，在企业的投资决策中，需要综合考虑多个因素，如市场需求、技术水平、投资成本等，通过TOPSIS方法可以将这些因素转化为一个综合评价指标，并选择得分最高的方案进行投资。
三、熵值法1. 熵值法原理熵是信息论中的一个概念，表示信息的不确定性。
在多属性决策问题中，熵可以用来度量每个属性对决策结果的贡献度。
具体而言，熵值法有以下几个步骤：（1）确定评价对象和评价指标；（2）对每个评价对象进行数据采集，并对数据进行归一化处理；（3）计算每个属性的信息熵；（4）计算每个属性的权重。
2. 熵值法应用场景熵值法适用于多属性决策问题中权重确定的情况。
例如，在企业人才选拔中，需要考虑多个因素，如学历、专业技能、工作经验等，通过熵值法可以确定每个因素在人才选拔中的权重，并根据权重选择最佳候选人。
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topsis方法
Topsis方法是一种多准则决策分析方法，用于帮助决策者从多
个备选方案中选择出最优解。
该方法将备选方案的各个准则指标进行标准化处理，并计算出各个备选方案相对于最理想方案和最负理想方案的接近程度。
在topsis方法中，每个备选方案都有多个准则指标，如成本、
效益、可行性等。
这些准则指标用来评估备选方案的优劣。
为了将这些准则指标进行比较，需要先进行标准化处理。
标准化可以将不同量纲和单位的指标转化为无量纲的相对指标，使得各个指标可以进行比较。
接下来，需要确定最理想方案和最负理想方案。
最理想方案是指在所有准则指标上都取得最优值的方案，而最负理想方案则是指在所有准则指标上都取得最差值的方案。
确定最理想方案和最负理想方案的目的是为了计算每个备选方案相对于这两个理想方案的接近程度。
通过计算每个备选方案与最理想方案和最负理想方案的欧氏距离，可以得到每个备选方案相对于这两个理想方案的接近程度。
欧氏距离越小，表示备选方案越接近于最理想方案；欧氏距离越大，表示备选方案越接近于最负理想方案。
最后，根据每个备选方案的接近程度，可以得出一个综合评价指标，用来衡量备选方案在各个准则指标上的综合表现。
综合评价指标越大，表示备选方案越优于其他方案。
通过topsis方法，决策者可以将备选方案的多个准则指标综合
考虑，选择出最优解。
这种方法可以帮助决策者做出更加科学、客观的决策。