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综合评价方法是决策分析中的重要工具,MATLAB作为科学计算平台为这些方法提供了高效实现。文章介绍的MATLAB文件整合了多种主流评价方法,覆盖了从传统到智能算法的完整光谱。
层次分析法(AHP)通过构建判断矩阵实现定性到定量的转化,适用于多准则决策问题。模糊综合评判则处理具有不确定性的评价场景,运用隶属度函数量化模糊因素。可拓学方法通过物元模型解决矛盾问题,拓展了传统评价的边界。
数据包络分析(DEA)作为非参数方法,能有效评估同类部门的相对效率。TOPSIS法通过计算与理想解的贴近度进行排序,适合多属性决策。熵权法则根据指标变异程度客观赋权,避免主观偏差。
人工神经网络作为智能算法的代表,通过训练数据自动学习评价规律,尤其擅长处理非线性关系。这些方法在MATLAB中的实现通常包含数据预处理、权重计算、综合得分计算和结果可视化四个模块,使用者可根据具体问题选择适当方法或组合应用。