matlab代码实现topsis

资 源 简 介

matlab代码实现topsis

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方法，通过计算各方案与理想解和负理想解的相对接近度来进行排序。在MATLAB中实现TOPSIS通常包括以下步骤：

数据标准化：将不同量纲的指标归一化处理，常见方法包括向量归一化或极差法。 加权标准化矩阵：根据各指标的权重对标准化后的数据进行加权。 确定理想解和负理想解：分别从每个指标中选取最优和最劣值。 计算距离：计算每个方案到理想解和负理想解的欧氏距离。 计算相对接近度：根据距离计算接近度，值越大表示方案越优。

与层次分析法（AHP）的区别：

方法原理：AHP通过构建层次结构并计算判断矩阵的权重，依赖专家打分；TOPSIS直接基于数据计算距离，无需主观判断矩阵。 适用场景：AHP适用于指标间存在明确层次关系的决策；TOPSIS适用于指标独立且数据驱动的多准则排序。 计算复杂度：AHP需一致性检验，计算较复杂；TOPSIS流程简单，适合大规模数据。

两者可结合使用，例如用AHP确定权重后，再通过TOPSIS进行方案排序。