基于熵权法的topsis模型代码matlab

以下是基于熵权法的topsis模型的Matlab代码示例：

假设有5个方案，每个方案有3个属性。数据如下：

X = [8 7 6; 4 6 10; 9 9 7; 7 8 5; 6 7 8];

首先，对数据进行归一化处理：

[m, n] = size(X);
X_norm = X./repmat(sqrt(sum(X.^2, 2)), 1, n);

然后，使用熵权法计算每个属性的权重：

E = -mean(X_norm.*log(X_norm));
w = (1-E)/(n-sum(E));

接下来，对数据进行加权处理：

X_weighted = X_norm.*repmat(w, m, 1);

然后，使用topsis算法对每个方案进行评估：

v1 = max(X_weighted, [], 2);
v2 = min(X_weighted, [], 2);
S1 = sqrt(sum((X_weighted-repmat(v1, 1, n)).^2, 2));
S2 = sqrt(sum((X_weighted-repmat(v2, 1, n)).^2, 2));
C = S2./(S1+S2);

最后，选出最优方案：

[~, idx] = max(C);

以上就是基于熵权法的topsis模型的Matlab代码示例。注意，在实际应用中，可能需要对数据进行更多的处理和优化，以达到更好的效果。

相关问题

写一份熵权法topsis模型的matlab代码

以下是熵权法TOPSIS模型的MATLAB代码，供参考：

% 熵权法TOPSIS模型的MATLAB代码
% 假设有4个指标，5个方案
n = 4; % 指标数
m = 5; % 方案数
x = [1 4 2 5; 2 3 1 4; 4 5 3 2; 3 1 5 3; 5 2 4 1]; % 原始数据

% 归一化处理
for i = 1:n
    x(:, i) = x(:, i) ./ sqrt(sum(x(:, i).^2));
end

% 计算加权后的矩阵
w = [0.25, 0.2, 0.3, 0.25]; % 指标权重
x_weighted = x .* w;

% 计算熵值
e = -sum(x_weighted .* log(x_weighted), 1);

% 计算权重系数
w_entropy = (1-e) ./ sum(1-e);

% 计算加权后的矩阵
x_entropy = x_weighted .* w_entropy;

% 计算理想解和负理想解
ideal = max(x_entropy, [], 1);
anti_ideal = min(x_entropy, [], 1);

% 计算距离
d_ideal = sqrt(sum((x_entropy - repmat(ideal, m, 1)).^2, 2));
d_anti_ideal = sqrt(sum((x_entropy - repmat(anti_ideal, m, 1)).^2, 2));

% 计算综合得分
score = d_anti_ideal ./ (d_ideal + d_anti_ideal);

% 输出结果
disp('各方案得分：');
disp(score);

matlab做熵权法Topsis模型代码

以下是使用熵权法和Topsis模型进行多指标决策的MATLAB代码示例：

% 读入数据
data = xlsread('data.xlsx');
% 标准化处理
[n,m] = size(data);
for j = 1:m
    data(:,j) = (data(:,j) - min(data(:,j))) / (max(data(:,j)) - min(data(:,j)));
end
% 计算权重
E = - (1/m) * sum(log(data), 2);
w = (1 - E) ./ sum(1 - E);
% 计算加权矩阵
Wdata = data .* w';
% 计算最优解和最劣解
Aplus = max(Wdata);
Aminus = min(Wdata);
% 计算距离
Splus = sqrt(sum((Wdata - repmat(Aplus, n, 1)).^2, 2));
Sminus = sqrt(sum((Wdata - repmat(Aminus, n, 1)).^2, 2));
% 计算综合得分
score = Sminus ./ (Splus + Sminus);
% 输出结果
result = [data, score];

其中，数据文件为Excel文件，第一行为指标名称，第一列为决策方案名称，其余为数据。在代码中需要将数据进行标准化处理，然后计算每个指标的权重，再根据权重计算加权矩阵。接着计算最优解和最劣解，根据它们计算距离，最后计算综合得分。输出结果包括原始数据和综合得分。