2. TOPSIS 原理 TOPSIS 是一种广泛使用的多属性决策分析方法,由Hwang和Yoon在1981年提出。TOPSIS的基本理念是在多个备选方案中选择一个方案,该方案的属性值与理想最优方案(positive ideal solution,简称“PIS”)最为接近,而与理想最劣方案(negative ideal solution,简称“NIS”)最为疏远。 在我们的购车计划中,有多...
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topsis法的原理topsis法的原理 它通过计算评价对象与理想解和负理想解的距离来进行评估。首先需要确定评价指标及相应的权重。构建规范化决策矩阵是重要步骤之一。理想解是各指标的最优值组合。负理想解则是各指标的最差值组合。计算距离时常用欧氏距离公式。距离理想解越近,表明对象越优。距离负理想解越远,对象也越...
熵权TOPSIS法是先使用熵权法得到新数据(数据*熵权法计算得到的权重),然后利用新数据进行TOPSIS法研究。落地操作:Step1:原始矩阵正向化处理——正向指标正向化处理,负向指标逆向化处理Step2:矩阵标准化处理(视情况)——归一化、均值化、平方和归一化(比较推荐)Step3
topsis 是 Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution 的缩写,意思是逼近理想解排序法。它的核心概念就是通过确定各个方案与“理想解”和“负理想解”的距离,来对方案进行排序。 熵权法呢,是用来确定各个评价指标权重的一种方法。熵这个概念最早来自于热力学,后来在信息论里也有重要应用。
TOPSIS方法计算过程:1. 构造决策矩阵,归一化处理;2. 确定正理想解和负理想解;3. 计算各方案到正负理想解的距离;4. 计算相对接近度,按降序排列方案优劣。 原理验证:TOPSIS核心是通过衡量方案与双基点(正负理想解)的贴近度进行排序。要求满足以下条件时有效:1. 每个指标均可量化2.指标类型能统一转化为效益型3.需...
然后,再对正向化后的各指标分别进行标准化处理。根据评分公式,计算各个候选人(或备选方案)的得分,该得分考虑了多个指标的影响,最后再对得分进行归一化处理,按照得分排序即可知道最佳候选人(或最佳方案)。至此,是TOPSIS所能做的一切…… TOPSIS方法的缺点也很明显,即它在计算得分时没有考虑各个指标的权重问题,假定了...
topsis法基于理想解和负理想解对方案排序 。理想解是各指标最优值构成的向量 。负理想解是各指标最劣值构成的向量 。 如评价城市宜居性,理想解包含高绿化等指标 。构建加权决策矩阵\(Z_{ij}=w_j\times x_{ij}^\) 。加权决策矩阵综合了指标权重与标准化数据 。确定理想解\(Z^+=(Z_1^+,Z_2^+,\c...
TOPSIS法是一种决策分析工具，它的核心理念是基于评价对象与其理想解和反理想解之间的相对位置进行排序。简单来说，这个方法通过计算每个评价对象在各个评价指标上的表现与最佳状态和最差状态的差距，来确定其优劣。在TOPSIS法中，理想解代表着所有指标的最佳状态，所有指标的值都达到了各自指标的最优值。反...
原理： TOPSIS是一种综合评价方法，用于对一组选项或决策进行排名。 核心思想是通过测量选项与理想最优解和理想最劣解的距离来评估每个选项的优劣。计算步骤：1. 数据收集和标准化： 收集选项在各个评价指标上的数据。 对数据进行标准化，以消除不同指标单位和量纲的差异，确保所有指标在同一个量纲...