topsis-熵权法的matlab代码
时间: 2023-07-03 07:27:16 浏览: 228
以下是基于 Matlab 的 TOPSIS-熵权法的示例代码:
假设有 4 个方案,每个方案有 4 个属性,如下所示:
```matlab
data = [3 4 2 5; 6 4 3 2; 7 5 4 3; 2 3 2 4];
```
则可以按照以下步骤进行计算:
```matlab
% 确定属性的权重
entropy = -sum(data .* log(data), 1);
entropy = entropy / sum(entropy);
w = 1 - entropy;
% 对属性值进行归一化处理
[m, n] = size(data);
data_norm = zeros(m, n);
for i = 1:n
data_norm(:, i) = data(:, i) / norm(data(:, i));
end
% 确定正理想解和负理想解
ideal = max(data_norm);
anti_ideal = min(data_norm);
% 计算每个方案与理想解和负理想解的距离
d_plus = sqrt(sum((data_norm - ideal) .^ 2, 2));
d_minus = sqrt(sum((data_norm - anti_ideal) .^ 2, 2));
% 计算综合得分
score = d_minus ./ (d_minus + d_plus);
% 输出结果
disp(score);
```
以上代码中,首先使用熵权法确定属性的权重,然后对属性值进行归一化处理得到 data_norm。根据归一化后的属性值,确定正理想解和负理想解。接着,计算每个方案与理想解和负理想解的距离,然后根据距离计算每个方案的综合得分。最后输出结果。
需要注意的是,TOPSIS-熵权法的结果可能会受到属性权重和正负理想解的选择影响,因此在实际应用中需要进行多次计算和比较,以确保结果的可靠性和准确性。
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