在上一篇介绍如何通过java往jms消息队列里面写消息和读取消息，本文介绍如何通过java往jms主题里写消息和读取消息。消息发布同样将消息发布到主题中，需要经过以下步骤连接jms服务器获取连接工厂(Connection Factory)通过连接工厂创建主题连接(TopicConnection)通过主题连接创建主题会话(TopicSession)通过主题会话创建主题发布者(Publisher)创建
TOPSIS法是一种有效的多属性决策方法，广泛应用于工程管理、经济学等领域，旨在帮助决策者选择最优备选方案。本文将详细记录TOPSIS法在Java中的实现过程，包括从背景描述到源码分析的完整逻辑，帮助读者理解这一方法的应用。
## 背景描述
在现代社会，决策过程常涉及多种属性和因素的考量。传统的单一指标决策方法往往无法满足复杂决策问题的需要。TOPSIS法（Technique for Order
TimSort——优化了的归并排序具体算法： TimSort在经典的归并排序的基础上，增加了以下特点I.规定了分组的最小长度，如果分组长度小于最小长度且不是最后一个分组时，将扩充到最小长度分组II.设立一个待排序列栈，最大的待排序列数量为3，没进入一个序列将触发一次合并III.截取两个分组中需要交换的序列进行交换而不需要交换位置的元素直接放入a中IV.在交换位置过程中，出现连续比较胜出的序列将被整
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。步骤如下：先将原始数据矩阵统一指标类型得到正向化的矩阵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找到有限方案中的最优解和最劣解，分别计算各评价对象与最优解和最劣解间的距离，获得各评价对象与最优解的相对接近程度，以此作为评价优劣的依据第一步：将原始矩阵正向化最常见的四种指标指标名称指标
# 用Python实现TOPSIS方法
TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种用于多属性决策分析的方法，能够帮助决策者根据多个标准选择最佳方案。本文将逐步教你如何用Python实现TOPSIS。下面，我们将首先概述整个解决过程，并使用表格展示步骤。
## TOPSIS的实现流程
| 步
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
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2024-05-05 22:22:35
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这里是根据清风数学建模视频课程整理的笔记，我不是清风本人。想系统学习数学建模的可以移步B站搜索相关视频 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
TOPSIS法背景知识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与层次分析法相比，topsis的先决条件是有初始的数据，所以我们更应该通过这些数据进行分析第一步：将原始矩阵正向化最常见的四种指标：指标名称指标特点例子极大型（效益型）越大越好成绩、G
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2024-05-21 21:40:02
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写在前面：博主本人大学期间参加数学建模竞赛十多余次，获奖等级均在二等奖以上。为了让更多学生在数学建模这条路上少走弯路，故将数学建模常用数学模型算法汇聚于此专栏，希望能够对要参加数学建模比赛的同学们有所帮助。目录1.算法介绍2.算法步骤（1）用向量规范化的方法求得规范决策矩阵 （2）构造加权规范阵（3）确定正理想解和负理想解（4）计算各方案到正理想解与负理想解的距离 （5）计算各
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
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2023-10-14 00:34:42
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python实现综合评价模型TOPSIS
原创
2022-12-04 05:08:30
984阅读
今天学习了灰色关联度分析与TOPSIS分析相结合的方法，使用标准化方法，对于目标的越大越好或者越小越好的性质，极差法中，越大越好的数据标准化采用（X-Xmin）/（Xmax-Xmin）进行归一化，越小越好的数据采用（Xmax-X）/（Xmax-Xmin）处理将目标决策矩阵归一化后做差求出关联系数，得出了目标的灰色关联度，就是灰色关联度系数的基本步骤；将目标决策矩阵归一化后，求出决策矩阵所有因素的最
# TOPSIS综合评价法的Python实现
## 引言
在众多决策分析方法中，TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）因其简单易用而被广泛应用。它的基本思想是：选择在某些属性上最接近理想解，并且在某些属性上最远离非理想解的方案。在这篇文章中，我们将使用Python实现TOPSIS综合评价法，并
原创
2024-09-03 06:53:54
219阅读
文章目录（1）、题目（2）、读取Excel表中的数据（3）、将不同的指标转换为极大型指标（4）、正向化矩阵标准化（5）、计算得分并归一化（6）、主函数（7）、完整代码部分（8）、计算结果 关于Python数据分析在数学建模中的更多相关应用：Python数据分析在数学建模中的应用汇总（持续更新中！） （1）、题目 题目：评价下表中20条河流的水质情况。 注：含氧量越高越好（极大型指标），PH值越接
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2023-08-24 12:29:25
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CSDN代码没有MATLAB的版本，因此以下都是显示的MATLAB版本。主函数clearclcfilename="附件：数据.xlsx";sheet=1;range="A1:O32156";datas=xlsread(filename,sheet,range);n=32155;for i=1:32155 for j=1:6 z(i,j)=datas(i,j+3+6) - datas(i,j+3); endendTop=topsis(z);
原创
2021-08-28 17:10:42
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我们的征途是星辰大海，而并非烟尘人间。 文章目录一、熵权法的原理 1.1 信息熵1.2 熵权法二、熵权法的主要步骤2.1 数据标准化2.2 求各指标在各方案下的比值 2.3 求各指标的信息熵。2.4 确定各指标的权重2.4.1 通过信息熵计算各指标的权重：2.4.2 通过计算信息冗余度来计算权重：2.5 最后计算每个方案的综合评分 三、程序（MATLAB）四
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。  
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2024-01-07 11:21:01
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（续例 10.1）用 TOPSIS 法进行评价TOPSIS 法的具体算法如下：需要文件数据的发邮箱代码:matlibclc, cleara=textread('data3.txt');[m,n]=size %向量规划化endcstar=ma...
原创
2023-02-18 00:23:36
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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，得到各方案接近程度作为评判标准。TOPSIS方法衡量标准例如：班上有50位同学，每个同学都有绩点、比赛加分、德育分，根据这些条件确定
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2023-12-18 18:34:51
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TOPSIS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
原创
精选
2024-09-18 16:36:39
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