理想解法python

理想解法（TOPSIS法）是一种多目标决策分析方法，可以用于对备选方案进行优劣排序。在理想解法中，首先需要在属性空间中定义适当的距离测度，通常使用欧氏距离来计算备选方案与理想解之间的距离。然后，引入正理想解和负理想解来区分方案的优劣。正理想解是设想的最优解，其各个属性值都达到备选方案中的最好值；负理想解是设想的最劣解，其各个属性值都达到备选方案中的最坏值。通过计算备选方案与正理想解的距离以及备选方案与负理想解的距离，可以确定最优选择。具体而言，如果一个方案在与正理想解的距离相同的情况下远离负理想解，那么该方案被认为是最好的方案。TOPSIS法通过比较欧氏距离来确定最优选择。在Python中，可以使用适当的距离测度和计算方法来实现理想解法。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】理想解法（TOPSIS）（附MATLAB和Python代码）](https://blog.csdn.net/qq_36130719/article/details/126743358)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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