在matlab中用topsis法计算题

TOPSIS法是一种多属性决策方法，用于选择最佳方案或最优解。在MATLAB中，可以按照以下步骤使用TOPSIS法：

1. 准备数据矩阵，其中每一行代表一个方案，每一列代表一个属性。

2. 对于每一列，根据评价指标的优劣性，进行最大值归一化或最小值归一化。

3. 根据权重矩阵，对每一列进行加权。

4. 计算每个方案到理想正向解和理想反向解的距离。

5. 计算每个方案的综合得分。

以下是MATLAB代码示例：

% 准备数据矩阵
data = [3, 4, 5, 2; 4, 3, 4, 4; 5, 2, 3, 3; 2, 5, 2, 5];

% 最大值归一化
normalized_data = data./max(data);

% 权重矩阵
weights = [0.3, 0.2, 0.4, 0.1];

% 加权
weighted_data = normalized_data .* weights;

% 理想正向解和理想反向解
ideal_positive_solution = max(weighted_data);
ideal_negative_solution = min(weighted_data);

% 到理想正向解和理想反向解的距离
positive_distance = sqrt(sum((weighted_data - ideal_positive_solution).^2, 2));
negative_distance = sqrt(sum((weighted_data - ideal_negative_solution).^2, 2));

% 综合得分
score = negative_distance ./ (positive_distance + negative_distance);

在上面的示例中，数据矩阵为4个方案的4个属性值，使用最大值归一化对每一列进行归一化，然后使用权重矩阵进行加权，计算每个方案到理想正向解和理想反向解的距离，最终得到每个方案的综合得分。