TOPSIS可翻译为逼近理想解排序法，国内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距离一、模型介绍极大型指标（效益型指标） ：越高（大）越好极小型指标（成本型指标） ：越少（小）越好中间型指标：越接近某个值越好区间型指标：落在某个区间最好构造计算评分的公式：（x-min）/（max-min）【只有一
TOPSIS熵权法是多目标优化的一种数学方法，与灰色关联度分析法分析类似，通过对实施的方案中的各个因素进行打分，而TOPSIS法是计算每个实施方案中与最优方案与最劣方案的距离，得到评价对象与最优方案的接近程度，作为评价优劣的依据，通常情况下，系数最大的是最优解。TOPSIS熵权分析基本步骤如下：我们在分析中使用的数据是来自实验的结果，具体的试验方案就是一个代号，不参与讨论，得到这样n次实验，m个实
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。在之前，我们学习过层次分析法（AHP）。其中，层次分析法模型的局限性是需要我们构造判断矩阵，这
目录一.函数相关1.函数定义：function2.调用文件:source3. Call4.Recall5.browser6.debug和undebug7.trace8.traceback9.options10.missing11.nargs12.stop13.指定退出时执行的表达式14.expression和eval15.system.time16. invisible17.menu18
1 内容介绍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，得到新的数据，利用新数据进行TOPSIS法研究。通俗地讲，熵权TOPSIS法是先使用熵权法得到新数据newdata（数据成熵权法计算得到的权重）
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）如果决策层指标的数据是已知的，那么我们如何利用这些数据来使得评价的更加准确呢？例如：学生加权成绩工时数课外竞赛得分A89.7325B86.5204C87146D88389............如何利用已知的数据来推举出优秀学生？（显然不能使用层次分析法，这时应使用TOPSIS法）TOPSIS
主要解决多指标评价模型首先来看topsis，考虑一种类型数据首先正向化，比如都改成越大越好（如果越小越好？max - x；在某个区间内最好？中间型指标？)然后标准化，把原式数据改成0~1且和为1的数据当只有一种数据时：有了这个公式，就可以拓展到高维了但是这样有个问题，每种数据的占比可能不同，如何赋权？需要用到熵权法优化。熵权法是一种依靠数据本身来赋权的方法，通过引入“熵”的概念来进行步骤：（Yij
一、应用通俗地讲，熵权TOPSIS法是先使用熵权法得到新数据newdata（数据成熵权法计算得到的权重），然后利用新数据newdata进行TOPSIS法研究。二、操作SPSSAU操作（1）点击SPSSAU综合评价里面的‘熵权TOPSIS’按钮。如下图（2）拖拽数据后点击开始分析三、数据处理四、案例背景 当前有6个国家经济技术开发区，分别在政务系统的4个指标上的评分值。数字越大表示指标越
对暑假建模训练题给出了基于熵权法的topsis法的python代码实现：import numpy as np
import xlrd
import pandas as pd
def read(file):
wb = xlrd.open_workbook(filename=file) #打开文件
sheet = wb.sheet_by_index(0) #通过索引获取表格
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2023-07-28 20:30:18
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内容来自这篇 评价方法大体上可分为两类，其主要区别在确定权重的方法上。一类是主观赋权法，多数采取综合咨询评分确定权重，如综合指数法、模糊综合评判法、层次分析法、功效系数法等。另一类是客观赋权，根据各指标间相关关系或各指标值变异程度来确定权数，如主成分分析法、因子分析法、理想解法（也称TOPSIS法）等。目前国内外综合评价方法有数十种之多，其中主要使用的评价方法有主成分分析法、因子分析法、TOPSI
文章目录前言一、思维导图二、TOPSIS2.1 关于TOPSIS2.2 正向化处理2.3 进行标椎化处理2.4 对各个目标（决策、方案等）进行评分三、熵权法3.1 定义3.2 计算步骤总结 前言在前面的《利用Matlab实现AHP评判模型》一文中，我们有讨论到AHP的一些缺点，例如主观性过强、判断矩阵的填写需要专家填写难以实现以及缺乏数据支撑等。所以在这里我不然而然地就联想到了结合熵权法的TOP
最近在学习数学建模，在B站发现一个特别不错的课程，讲的很全面，常考的算法都有涉及到：清风数学建模本文将结合熵权法介绍TOPSIS法，并将淡化原理的推导，更侧重于具体应用。TOPSIS法概述TOPSIS法（优劣解距离法）是一种常用的综合评价方法，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。同时TOPSIS法也可以结合熵权法使用确定各指标所占的权重。基本过程一、统一指标类型常见的
TOPSIS法是一种组内综合评价方法，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。 ①基本过程为归一化后的原始数据矩阵； ②采用余弦法找出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； ③获得各评价对象与最优方案的相对接近程度，依次最为评价优劣的依据。 优点：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。原始数据： 共有n个待
import os
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
"""
熵值法是根据指标所含信息有序程度的差异性来确定指标权重的客观赋权方法'
熵用于度量不确定性,仅依赖于数据本身的离散程度;
指标的离散程度越大则熵值越大,
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2023-08-28 20:46:18
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TOPSIS法（优劣解距离法）\1. 构造计算评分的公式：(x-min)/(max-min)\2. 统一指标类型 转化为极大型 指标正向化极小型指标转换公式：max-x中间型指标区间型指标：\3. 正向化矩阵标准化\4. 计算得分并归一化：x-min/(max-x)+(x-min)\5. 带权重的TOPSIS
\6. 熵权法
代码：
%% 第一步：把数据复制到工作区，并将这个矩阵命名为X
% （1
目录一、概念二、基于python的熵权法2.1步骤 mapminmax介绍2.2例题 整体代码三、基于MATLAB的熵权法3.1例题2.2 某点最优型指标处理整体代码 一、概念1.1相关概念熵权法是一种客观赋值方法。在具体使用的过程中，熵权法根据各指标的变异程度，利用信息熵计算出各指标的熵权，再通过熵权对各指标的权重进行修正，从而得到较为客观的指标权重。一般
定义熵权法是一种客观赋权方法。原理：指标的变异程度（方差）越小，所反映的信息量也越少，其对应的权值也应该越低。（客观 = 数据本身就可以告诉我们权重）如何度量信息量的大小 通过上面的例子我们可以看出，越有可能发生的事情，信息量越少；越不可能发生的事情，信息量就越多。如果用概率表示的话，即概率越大，信息量越少，概率越小，信息量越大。 如果把信息量用I表示，概率用p表示，那么我们就可以建立一个函数关系
TOPSIS算法英文全称Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution，翻译为逼近理想解排序法。使用层次分析法进行评价时，n不能很大，最多就15个，再多就没有随机一致性指标RI的值了。当评价的对象比较多的时候，我们可以利用数据信息进行评价。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
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，得到新的数据，利用新数据进行TOPSIS法研究。通俗地讲，熵权TOPSIS法是先使用熵权法得到新数据newdata（数据
学习内容：基于熵权法对TOPSIS模型的修正学习时间：2020.12.10学习产出：TOPSIS需要准确，还需要分别乘以各指标对应的权重，我们可以使用层次分析法来获取指标的权重，但是层次分析法太过于主观，所以这里我想介绍一下新学的方法——熵权法，来对TOPSIS进行一个权重的附加。1.熵权法的计算步骤 ①判断输入的矩阵是否存在负数，如果有则重新标准化区间②计算第j项指标下第i个样本所占的比重，并将
