优劣解距离法(TOPSIS)
一、模型介绍 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。 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 ...
原文：2.优劣解距离法Topsis模型
优劣解决法 层次分析法主观太强而且数据相关性低 即使小王考 排名也不变 所以不可性 改进 :利用最大值和最小值的距离 然后取各个数在区间情况 构造评分函数 x min max min 的选择 比较的对象一般要远大于两个 例如比较一个班级的成绩 不是说选 分 和 分来计算就是最好的 比较的指标也往往不只是一个方面 ，例如成绩，工时数，课外竞赛 有很多指标不存在理论上的最大值和最小值，例如衡量经济增长 ...
2019-08-13 14:19 0 536 推荐指数：
相关推荐
优劣解距离法（Topsis）
优劣解距离法（TOPSIS） 摘要 对于解决某个实际问题的若干个方案，常常给出非常多的指标来衡量方案间的优劣性，当这些指标的数据是确定的，比如某项学科的期末成绩、池水含氮量等等，我们需要用优劣解距离法确定最优解。优劣解距离法通过将指标数据正向化后，计算比较空间内的优劣值，再通过计算每个解的指标 ...
评价类模型——TOPSIS法（优劣解距离法）
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 ...
评估类模型之优劣解距离法Topsis模型
定义： 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。 层次分析法的局限性： 问题和解决方案： 所以最终评分公式为： 指标正向化，得到正向化矩阵 ...
TOPSIS法（优劣解距离法）
Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution 一、场景分析 层次分析法在某些指标数据已知时候不可用。 成绩和排名已知的时候，要我们对几名同学进行合理评分（能够描述其成绩的高低，可以理解为前面的权重），用归一法就可以直接 ...
MATLAB优劣解距离法（topsis）综合评价+代码
优劣解距离法 TOPSIS是通过逼近理想解的程度来评估各个样本的优劣等级 收集与整理 假设有n个待评价样本，p项评价指标，形成原始指标数据矩阵： 预处理数据 使指标具有同趋势性。评价指标中有正向指标和负向指标之分，一般把负向指标转化为正向指标，转化的方法可采用倒数法（即1/X ...
数学建模常见的一些方法【02TOPSIS/优劣解距离法】
@ 目录 数学建模常见的一些方法 TOPSIS法 TOPSIS的介绍 优劣解距离法操作步骤 1. 将原始矩阵正向化 1.1 极小型指标 → 极大型指标 ...
基于熵权法对Topsis模型的修正
层次分析法最大的缺点：判断依赖于专家，主观性太强 ，数据不准确 熵权法 一种客观的赋值方法 原理：指标的变异程度越小，所反映的信息量就越少，对应的权值也应该越低，（客观=数据本身可以告诉我们权重）一个极端的例子，对于所有的样本而言， ...