優劣解距離法(TOPSIS)
一、模型介紹 TOPSIS 法是一種常用的綜合評價方法，其能充分利用原始數據的信息，其結果能精確地反映各評價方案之間的差距。 基本過程為先將原始數據矩陣統一指標類型（一般正向化處理）得到正向化的矩陣，再對正向化的矩陣進行標准化處理以消除各指標量綱的影響，並找到有限方案中的最優方案和最劣 ...
原文：2.優劣解距離法Topsis模型
優劣解決法 層次分析法主觀太強而且數據相關性低 即使小王考 排名也不變 所以不可性 改進 :利用最大值和最小值的距離 然后取各個數在區間情況 構造評分函數 x min max min 的選擇 比較的對象一般要遠大於兩個 例如比較一個班級的成績 不是說選 分 和 分來計算就是最好的 比較的指標也往往不只是一個方面 ，例如成績，工時數，課外競賽 有很多指標不存在理論上的最大值和最小值，例如衡量經濟增長 ...
2019-08-13 14:19 0 536 推薦指數：
相關推薦
優劣解距離法（Topsis）
優劣解距離法（TOPSIS） 摘要 對於解決某個實際問題的若干個方案，常常給出非常多的指標來衡量方案間的優劣性，當這些指標的數據是確定的，比如某項學科的期末成績、池水含氮量等等，我們需要用優劣解距離法確定最優解。優劣解距離法通過將指標數據正向化后，計算比較空間內的優劣值，再通過計算每個解的指標 ...
評價類模型——TOPSIS法（優劣解距離法）
一、TOPSIS方法 TOPSIS法（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution） 可翻譯為逼近理想解排序法，國內常簡稱為優劣解距離法 TOPSIS 法是一種常用的綜合評價方法，其能充分利用原始數據的信息 ...
評估類模型之優劣解距離法Topsis模型
定義： TOPSIS法是一種常用的綜合評價方法，其能充分利用原始數據的信息，其結果能精確地反映各評價方案之間的差距。 層次分析法的局限性： 問題和解決方案： 所以最終評分公式為： 指標正向化，得到正向化矩陣 ...
TOPSIS法（優劣解距離法）
Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution 一、場景分析 層次分析法在某些指標數據已知時候不可用。 成績和排名已知的時候，要我們對幾名同學進行合理評分（能夠描述其成績的高低，可以理解為前面的權重），用歸一法就可以直接 ...
MATLAB優劣解距離法（topsis）綜合評價+代碼
優劣解距離法 TOPSIS是通過逼近理想解的程度來評估各個樣本的優劣等級 收集與整理 假設有n個待評價樣本，p項評價指標，形成原始指標數據矩陣： 預處理數據 使指標具有同趨勢性。評價指標中有正向指標和負向指標之分，一般把負向指標轉化為正向指標，轉化的方法可采用倒數法（即1/X ...
數學建模常見的一些方法【02TOPSIS/優劣解距離法】
@ 目錄 數學建模常見的一些方法 TOPSIS法 TOPSIS的介紹 優劣解距離法操作步驟 1. 將原始矩陣正向化 1.1 極小型指標 → 極大型指標 ...
基於熵權法對Topsis模型的修正
層次分析法最大的缺點：判斷依賴於專家，主觀性太強 ，數據不准確 熵權法 一種客觀的賦值方法 原理：指標的變異程度越小，所反映的信息量就越少，對應的權值也應該越低，（客觀=數據本身可以告訴我們權重）一個極端的例子，對於所有的樣本而言， ...