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
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
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
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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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
TOPSIS法根据有限个评价对象与理想化目标的接近程度进行排序的方法，是在现有的对象中进行相对优劣的评价。TOPSIS法是一种逼近于理想解的排序法，该方法只要求各效用函数具有单调递增（或递减）性就行。TOPSIS法是多目标决策分析中一种常用的有效方法，又称为优劣解距离法。本例分享这种评价方法的具体应用。实例演示：煤矿厂的煤尘会对人的呼吸系统造成危害，现在测得5个煤矿厂的粉尘浓度、游离二氧化硅含量和
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2023-10-22 08:06:44
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文章目录1、TOPSIS算法2、TOPSIS算法流程2.1、极大型转化2.1.1 极大型2.1.2 中间型
原创
2023-01-04 18:09:15
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# 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法概述 C.L.Hwang和K.Yoon于1981年首次提出TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to an ideal Solution），可翻译为逼近理想排序法，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，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
一、Topsis算法TOPSIS 法是一种常用的组内综合评价方法，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。基本过程为基于归一化后的原始数据矩阵，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，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。二、MAT
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2024-01-05 20:02:44
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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
写在前面：个人理解：针对存在多项指标，多个方案的方案评价分析方法，也就是根据已存在的一份数据，判断数据中各个方案的优劣。中心思想是首先确定各项指标的最优理想值(正理想值)和最劣理想值(负理想解)，所谓正理想值是一设想的最好值（方案），它的的各个属性值都达到各候选方案中最好的值，而负理想解是另一设想的最坏的值（方案），然后求出各个方案与正理想值和负理想值之间的加权欧氏距离，由此得出各方案与最优方案的
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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排序基础排序算法冒泡排序选择排序插入排序归并排序快速排序经典问题：TopK堆排序快速排序 基础排序算法如果在面试中遇到排序算法，先问清楚数据的特点，结合具体的业务场景，多和面试官交流，先陈述思路，得到面试官肯定以后再编码 没有一个排序算法是任何情况下都表现最好的。 学习算法的可视化网站：https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorith
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2024-01-28 06:22:10
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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
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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
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