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 ...
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 . 將原始矩陣正向化 . 極小型指標 極大型指標 . 中間型指標 極大型指標 . 區間型指標 極大型指標 . 正向化矩陣標准化 . 計算得分並歸一化 標准化處理公式 類比只有一個指標計算得分 數學建模常見的一些方法 TOPSIS法 Technique for Order Preference by Simil ...
2021-08-22 18:12 0 101 推薦指數:
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 ...
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 ...
根據排名(倒序)計算評分了,但是卻有一些不合理的地方。我們可以看出這樣計算時,我們修改成績只要保證排名 ...
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10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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
@ 目錄 數學建模常見的一些方法 1. 層次分析法(The analytic hierarchy process, 簡稱AHP) 1.1 直接問權重的弊端 1.2 一致性檢驗的步驟 1.3 三種方法計算權重 ...