使用topsis方法结合供应商提供的价格、使用寿命、安装密度等因素,选择最优充电桩供应商,并选择最优充电桩安装选址,MATLAB实现
时间: 2023-06-12 12:07:45 浏览: 49
TOPSIS方法是一种多属性决策分析方法,可以用于选择最优决策方案。在本题中,我们可以使用TOPSIS方法来选择最优的充电桩供应商和安装选址。在这里,我们将使用MATLAB来实现TOPSIS方法。
假设我们有三个充电桩供应商A、B、C,它们的价格、使用寿命和安装密度分别为:
| | 价格 | 使用寿命 | 安装密度 |
|---|---|---|---|
| A | 100 | 5 | 10 |
| B | 150 | 4 | 15 |
| C | 120 | 6 | 8 |
我们还有三个充电桩安装选址X、Y、Z,它们的价格、使用寿命和安装密度分别为:
| | 价格 | 使用寿命 | 安装密度 |
|---|---|---|---|
| X | 120 | 4 | 5 |
| Y | 130 | 5 | 6 |
| Z | 110 | 6 | 4 |
首先,我们需要将这些数据标准化,将它们转换为0到1之间的值。可以使用下面的代码:
```matlab
% 充电桩供应商数据
supplier_data = [
100 5 10;
150 4 15;
120 6 8;
];
% 充电桩安装选址数据
location_data = [
120 4 5;
130 5 6;
110 6 4;
];
% 标准化处理
supplier_data_norm = supplier_data ./ sqrt(sum(supplier_data.^2));
location_data_norm = location_data ./ sqrt(sum(location_data.^2));
```
接下来,我们需要确定每个属性的权重。可以使用下面的代码:
```matlab
% 属性权重
weights = [0.5 0.3 0.2];
```
在这里,我们假设价格的权重为0.5,使用寿命的权重为0.3,安装密度的权重为0.2。
现在,我们可以计算每个决策方案的正负理想解,以及它们与正负理想解之间的距离。可以使用下面的代码:
```matlab
% 正理想解
supplier_data_ideal_pos = max(supplier_data_norm);
location_data_ideal_pos = max(location_data_norm);
% 负理想解
supplier_data_ideal_neg = min(supplier_data_norm);
location_data_ideal_neg = min(location_data_norm);
% 计算距离
supplier_data_distance_pos = sqrt(sum((supplier_data_norm - supplier_data_ideal_pos).^2, 2));
location_data_distance_pos = sqrt(sum((location_data_norm - location_data_ideal_pos).^2, 2));
supplier_data_distance_neg = sqrt(sum((supplier_data_norm - supplier_data_ideal_neg).^2, 2));
location_data_distance_neg = sqrt(sum((location_data_norm - location_data_ideal_neg).^2, 2));
```
最后,我们可以计算每个决策方案的综合得分。可以使用下面的代码:
```matlab
% 计算得分
supplier_data_score = supplier_data_distance_neg ./ (supplier_data_distance_pos + supplier_data_distance_neg);
location_data_score = location_data_distance_neg ./ (location_data_distance_pos + location_data_distance_neg);
% 加权得分
supplier_data_weighted_score = supplier_data_score * weights';
location_data_weighted_score = location_data_score * weights';
```
得分越高的决策方案越优。在这里,我们可以选择得分最高的充电桩供应商和安装选址作为最优方案。