MATLAB TOPSIS多属性决策融合分析系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现TOPSIS多属性决策算法，支持多维属性数据的标准化处理与权重分配，适用于综合评价、方案优选等场景。代码结构清晰，便于集成与扩展。

详 情 说 明

基于TOPSIS的多属性决策融合分析系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）多属性决策分析系统。该系统能够对包含多个属性指标的评价方案进行综合决策分析，通过计算各方案与正负理想解的相对贴近度，为决策者提供科学、量化的方案排序结果。

系统集成了数据标准化处理、权重分配、理想解计算、贴近度分析和可视化展示等功能模块，适用于投资评估、方案优选、绩效评价等多种决策场景。

功能特性

• 多属性数据标准化处理：支持向量规范化法对原始决策矩阵进行标准化
• 灵活权重配置：允许用户自定义各属性指标的权重分配
• 智能指标类型识别：自动区分效益型指标（越大越好）和成本型指标（越小越好）
• 理想解自动计算：精确计算正理想解（最优解）和负理想解（最劣解）
• 贴近度综合评估：基于欧氏距离计算各方案与理想解的相对贴近度
• 可视化分析展示：提供贴近度柱状图和雷达图等多种可视化分析工具
• 方案自动排序：根据贴近度值自动生成方案优劣排序结果

使用方法

数据准备

准备三个输入数据：

1. 决策矩阵：m×n数值矩阵，m个待评价方案，n个属性指标
2. 权重向量：1×n数值向量，表示各属性指标的重要性权重
3. 指标类型标识：1×n逻辑向量，标识各指标为效益型（true）或成本型（false）

执行分析

运行主程序文件，系统将自动完成以下分析流程：

1. 数据标准化处理
2. 加权规范化矩阵构建
3. 正负理想解确定
4. 距离测度计算
5. 相对贴近度评估
6. 方案排序生成
7. 结果可视化展示

结果解读

系统输出各方案的相对贴近度值（0-1范围），值越接近1表示方案越优。同时提供可视化图表辅助决策分析。

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持MATLAB图形界面功能
• 基本内存配置（建议4GB以上）

文件说明

主程序文件整合了TOPSIS决策分析的核心流程，包括数据预处理、矩阵标准化、权重集成、理想解计算、距离度量、贴近度评估以及结果可视化等完整功能模块，实现了从原始数据输入到决策结果输出的全自动化分析链条。