topsis熵值法r代码

TOPSIS（Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种多指标决策方法，用于评估多个候选方案的综合性能。该方法通过计算候选方案与理想解的相似度来确定最佳方案。

下面是一个用R语言实现TOPSIS熵值法的示例代码：

# 导入所需的库
library(Topsis)
library(dplyr)

# 创建一个数据框，包含候选方案和其对应的评价指标
data <- data.frame(
  '方案1' = c(5, 7, 4, 8),
  '方案2' = c(7, 9, 6, 4),
  '方案3' = c(6, 6, 7, 7),
  '方案4' = c(8, 8, 9, 6)
)

# 创建一个向量，包含每个指标的权重
weights <- c(0.25, 0.25, 0.25, 0.25)

# 创建一个向量，指示每个指标是最大化还是最小化
# 0代表最小化，1代表最大化
criteria <- c(1, 1, 1, 1)

# 执行TOPSIS方法
result <- TOPSIS(TOPSIS_input = data, weight_vector = weights, criteria = criteria)

# 结果包括每个方案的相对接近度以及排序
# 输出结果
print(result$rank)

在该代码中，首先导入了Topsis和dplyr库。然后，创建一个数据框，包含了4个候选方案和4个评价指标的得分。接下来，创建了一个权重向量和一个指示向量，分别指定了每个指标的权重和最大化/最小化的要求。最后，通过调用TOPSIS函数来执行TOPSIS方法，并将结果打印出来。

这是一个简单的例子，你可以根据自己的需求修改数据和参数。希望对你有帮助！