topsis评价代码

资 源 简 介

topsis评价代码

详 情 说 明

TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种经典的多准则决策分析方法，适用于项目评估、方案选择等场景。其核心思想是同时考虑最优解和最劣解的距离，通过计算相对接近度来评估方案的优劣。

基本原理可分为六个步骤： 数据归一化处理：消除不同指标量纲的影响，常采用向量归一化法 确定权重向量：可通过熵权法、AHP等方法确定各指标权重 构建加权规范化矩阵：将归一化数据与权重向量结合 确定正负理想解：分别选取各指标的最优值和最差值 计算距离测度：使用欧氏距离计算各方案与正负理想解的距离 计算相对接近度：最终得分在0-1之间，越接近1表示方案越优

实现要点包括： 处理负向指标时需要转换为正向指标 距离计算时要注意指标的标准化处理 权重确定过程直接影响最终评价结果

该方法优点是原理直观、计算简便，能够充分利用原始数据信息。但需要注意不同归一化方法的选择会影响排序结果，且当引入新方案时需要重新计算所有距离。实际应用中常与其他评价方法结合使用以提高可靠性。