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
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
转载
2024-01-28 06:22:10
54阅读
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
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
413阅读
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
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
转载
2024-01-05 20:02:44
182阅读
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
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
转载
2023-10-22 08:06:44
61阅读
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
转载
2023-12-18 18:34:51
97阅读
云计算(Cloud Computing)1、云计算不是技术，而是一种模型，一种可以通过互联网得到一系列云计算资源与服务的IT服务模式。2、通俗的讲，云—是网络、互联网的一种比喻说法，即互联网与建立互联网所需要的底层基础设施的抽象体。“计算”指的是一台足够强大的计算机提供的计算服务(包括各种功能，资源，存储等)。“云计算”可以理解为：通过互联网可以使用足够强大的计算机为用户提供的服务，这种服务的使用
转载
2024-09-09 08:02:51
373阅读
## 实现加权TOPSIS算法的流程
### 1. 数据准备
首先，我们需要准备好要进行加权TOPSIS算法的数据集。数据集应该是一个矩阵，其中行表示不同的决策方案，列表示不同的评价指标。
### 2. 数据预处理
在进行加权TOPSIS算法之前，我们需要对数据集进行预处理。预处理的步骤如下：
1. 标准化数据：将原始数据集中的每个指标值标准化到[0, 1]的范围内。可以使用如下代码来实
原创
2023-09-12 11:26:11
147阅读
# 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
一、os.walk()
函数声明：os.walk(top,topdown=True,οnerrοr=None)
(1)参数top表示需要遍历的顶级目录的路径。
(2)参数topdown的默认值是“True”表示首先返回顶级目录下的文件，然后再遍历子目录中的文件。当topdown的值为"False"时，表示先遍历子目录中的文件，然后再返回顶级目录下的文件。
(3)参数onerror默认值为"
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
1568阅读
1. 什么是TOPSIS法❑ TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)方法是一种多属性决策方法，通过比较备选解与理想解之间的距离来确定最佳的排序顺序。正理想解是在每个属性上都达到最佳值的解，而负理想解则是在每个属性上都达到最差值的解。❑ 为了确定备选解与理想解的距离，首先计算每个备选解与理想解之间的
TOPSIS是一种常用的综合评价方法，能充分利用原始数据的信息，反映各个评价方案之间的差异。在层次分析法中，我们往往不知道指标的数据，需要主观（专家）打分，且评价的决策层不能太多，而TOPSIS方法对数据分布以及样本含量没有严格限制，计算方式简易。 &nbs
转载
2023-10-27 13:05:29
51阅读
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
转载
2023-11-25 06:30:12
393阅读
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
转载
2024-05-21 21:40:02
186阅读
熵权TOPSIS 是一种基于熵权法和排序法的决策分析方法，常用于多属性决策问题，能够在多维度下求解并提供优化方案。本文旨在深入探讨熵权TOPSIS法在Python中的实现过程，涵盖技术定位、核心维度、特性拆解、实战对比、深度原理及生态扩展等方面。
### 背景定位
熵权TOPSIS方法结合了熵权法的客观性和TOPSIS法的相对优越性，广泛应用于决策分析中。Hwang和Yoon在1981年提出了T
