TOPSIS评价方法研究

资 源 简 介

TOPSIS评价方法研究

详 情 说 明

TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种经典的多属性决策方法，其核心思想是通过计算各备选方案与理想解及负理想解的距离来进行优劣排序。该方法最早由Hwang和Yoon于1981年提出，现广泛应用于供应商选择、投资决策等需要综合考量的场景。

TOPSIS的主要实施步骤可分为六个阶段：首先构建初始决策矩阵并对其进行归一化处理，以消除量纲差异；其次确定各属性的权重，可采用主观赋权法或客观熵权法；接着计算加权规范化矩阵；然后确定正理想解和负理想解，前者由各属性最优值构成，后者则由最劣值构成；之后计算各方案与这两个解的距离，通常采用欧氏距离公式；最后通过计算相对接近度完成排序，接近度越大代表方案越优。

值得注意的是，TOPSIS对极端值较为敏感，且传统方法假设各属性间相互独立。后续改进算法通过引入马氏距离、结合模糊理论等方式增强了方法的鲁棒性。在实际应用中，建议通过敏感性分析验证结果稳定性，并根据具体问题调整距离计算方式或权重分配策略。