用熵值法求权重，MATLAB遗传算法

资 源 简 介

用熵值法求权重，MATLAB遗传算法

详 情 说 明

熵值法是一种基于信息熵理论的客观赋权方法，它通过数据的离散程度来确定指标权重。在MATLAB中实现时，首先需要构建评价矩阵并进行标准化处理，消除量纲影响。随后计算各指标的熵值，熵值越小说明该指标提供的信息量越大，权重也越高。

遗传算法作为优化工具，可以与熵值法结合进行多目标优化。遗传算法模拟生物进化过程，通过选择、交叉和变异操作逐步优化解的质量。在MATLAB中，可以自定义适应度函数来评价解的优劣，例如结合熵值法计算的权重作为优化目标之一。

多目标优化问题通常没有唯一最优解，而是存在一组Pareto最优解。MATLAB提供了gamultiobj函数专门用于多目标遗传算法优化。通过将熵值法嵌入到适应度函数中，可以同时优化多个目标，例如在资源分配问题中兼顾公平性和效率。

实现时需注意数据预处理的重要性，确保输入数据的合理性和有效性。同时，遗传算法的参数设置如种群大小、迭代次数等会影响优化结果，需要根据具体问题进行调整。熵值法与遗传算法的结合为复杂决策问题提供了一种有效的求解方法。