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。