评价类模型——TOPSIS法(优劣解距离法)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化的矩阵进行标准化处理以消除各指标量纲的影响并找到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
模型思想 基本步骤 *归一化与标准化 归一化(Normalization) 标准化(Standardization) 中心化(Centralization) 区别和用途 优劣解距离法(TOPSIS) 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。是根据有限个评价对象与理想化目标的接近程...
1 优劣解距离法(TOPSIS)简介 1.1 概念 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...
目录 举例介绍 TOPSIS步骤 第一步将原始矩阵正向化 极小型指标-->极大型指标 中间型指标-》极大型 区间型--》极大型 第二步正向化矩阵标准化 第三步计算得分并归一化 TOPSIS模型改进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,其结果能精确地反映各评价方案之间的差距。主要应用于评价类的模型。
对于复杂的评价问题，具有较强的适应性。然而，TOPSIS评价模型也存在一些缺点。权重确定可能存在主观性。对异常值较为敏感。无法处理定性指标的模糊性。当指标数量过多时，可能会增加计算的复杂性。对指标的相关性考虑不足。模型结果可能受到数据标准化方法的影响。对于某些特殊的评价场景，可能不够精确。不能很好地处理...
TOPSIS评价模型 TOPSIS，全称为Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution（基于理想解的相似性排序技术），它是一种常用的多准则决策分析方法。TOPSIS模型的基本思想是将每个候选方案与理想解进行比较，通过计算各个方案与理想解之间的相似性来确定最优方案。1.确定评价指标和权重：首先需要明确待...
TOPSIS法也称为理想解法,是一种有效的多指标评价方法。这种方法通过构造评价问题的正理想解和负理想解及各指标的最优解和最劣解,通过计算每个方案到理想方案的相对贴近度,即靠近正理想解和远离负理想解的程度,来对方案进行排序,从而选出最优方案。 2.算法步骤 ...
TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution )模型中文叫做“逼近理想解排序方法”,是根据评价对象与理想化目标的接近程度进行排序的方法,是一种距离综合评价方法。基本思路是通过假定正、负理想解,测算各样本与正、负理想解的距离,得到其与理想方案的相对贴近度(即距离正理想解越近同...
熵权TOPSIS评价模型是一种结合熵权法与TOPSIS模型的综合评估方法,通过计算评价对象与理想解的接近程度进行排序。其核心是利用熵权法确