TOPSIS评价方法

资 源 简 介

TOPSIS评价方法

详 情 说 明

TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种常用的多准则决策分析方法，主要用于对多个评价对象进行优劣排序。其核心思想是通过计算各评价对象与理想解和负理想解的相对接近程度来进行综合评价。

建立数据矩阵 首先需要将所有评价对象的各项指标值整理成矩阵形式，即每一行代表一个评价对象，每一列代表一个评价指标。

数据的归一化 由于不同指标的量纲和数量级可能不同，直接比较没有意义。因此，需要对数据进行归一化处理，最常用的方法是向量归一化或极差变换，以消除指标间的量纲影响。

确定最优值和最劣值 根据指标的性质（正向指标或负向指标），分别确定各个指标的最优值（正理想解）和最劣值（负理想解）。正向指标的最优值为该指标的最大值，负向指标的最优值为最小值。

计算距离 计算每个评价对象与最优值和最劣值的欧氏距离，分别得到它们与正理想解的距离和负理想解的距离。

计算相对接近程度 通过计算各评价对象与最优值的接近程度（通常使用距离比值公式），得出综合评价得分。得分越高，说明该评价对象越接近最优解，整体表现越好。

TOPSIS方法简单直观，广泛应用于项目评估、方案优选、绩效评价等领域，尤其适用于多指标综合评价问题。