综合评价法的模型种类列举

综合评价法是一种常用的决策分析方法，其模型种类主要包括以下几种：

1. 层次分析法（AHP）：将决策问题分解成多个层次，通过对各层次因素之间的重要程度进行判断，最终得出最优方案。

2. 熵权法：将指标权重的分配问题转化为信息熵的计算问题，通过计算每个指标对决策结果的贡献度来确定指标权重。

3. TOPSIS法：通过比较方案与理想解之间的距离，确定每个方案的优劣程度，从而得出最优方案。

4. ELECTRE法：基于多个排序准则，通过将决策方案与理想方案进行比较，得出最优方案。

5. DEMATEL法：通过分析因素之间的相互影响，构建因素关系图，从而确定每个因素的重要性和优先级。

需要注意的是，不同的模型适用于不同的决策场景，具体选择哪种模型需要根据实际情况进行判断。

相关问题

综合评价——重力模型法 C++代码

重力模型法（Gravity Model）是一种常用的地理空间分析方法，用于预测人口流动、货物运输、信息传播等空间交互活动的强度和方向。以下是一个基于C++语言实现的重力模型法代码示例：

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <cmath>

using namespace std;

const int MAXN = 1000;   // 最大节点数
const double G = 6.673e-11;   // 万有引力常数

int n;   // 节点数
double pos[MAXN][2];   // 节点位置坐标
double mass[MAXN];   // 节点质量
double weight[MAXN][MAXN];   // 重力权重

void gravity_model() {
    for(int i = 0; i < n; i++) {
        for(int j = i+1; j < n; j++) {
            double dx = pos[j][0] - pos[i][0];
            double dy = pos[j][1] - pos[i][1];
            double dis = sqrt(dx*dx + dy*dy);
            weight[i][j] = weight[j][i] = G * mass[i] * mass[j] / (dis*dis);
        }
    }
}

int main() {
    ifstream fin("input.txt");   // 输入文件
    fin >> n;
    for(int i = 0; i < n; i++) {
        fin >> pos[i][0] >> pos[i][1] >> mass[i];
    }
    fin.close();

    gravity_model();   // 计算重力权重矩阵

    ofstream fout("output.txt");   // 输出文件
    fout << n << endl;
    for(int i = 0; i < n; i++) {
        fout << pos[i][0] << " " << pos[i][1] << " " << mass[i] << " ";
        for(int j = 0; j < n; j++) {
            fout << weight[i][j] << " ";
        }
        fout << endl;
    }
    fout.close();
    return 0;
}

该代码中，我们首先从文件中读入节点数、节点位置坐标和节点质量，并计算出节点间的重力权重。最后将结果输出到文件中。

灰色综合评价法matlab

灰色综合评价法是一种常用于评价问题的方法，它结合了灰色理论和综合评价的思想。在MATLAB中，可以使用灰色综合评价法进行评价分析。

首先，你需要准备好评价指标的数据，包括各个指标的具体数值。然后，根据具体的评价需求，选择相应的评价模型进行分析。常见的灰色综合评价模型有GM(1,1)模型、GM(2,1)模型等。

接下来，你可以使用MATLAB中的灰色预测函数（如greyPredict）进行数据的预测和计算。根据预测结果，可以进行评价指标的排序和综合评判。

具体的操作步骤可能会因具体的评价需求而有所不同，你可以根据具体情况进行调整和优化。同时，MATLAB提供了丰富的函数和工具箱，可以辅助你完成灰色综合评价法的分析和计算。

希望以上信息对你有所帮助！如果你还有其他问题，我会尽力解答。