matlab topsis熵权法示例代码
时间: 2023-05-13 14:04:40 浏览: 82
以下是 MATLAB 中使用熵权法进行 TOPSIS 分析的示例代码:
% 假设有 5 个决策方案和 4 个评价指标
X = [1 2 3 4; 5 6 7 8; 9 10 11 12; 13 14 15 16; 17 18 19 20];
% 标准化矩阵
X_norm = X ./ sqrt(sum(X.^2, 1));
% 确定权重向量
w = [0.25 0.25 0.25 0.25];
% 计算熵值
E = - w * log2(w');
% 计算信息熵
H = - sum(X_norm .* log2(X_norm), 1);
% 计算信息熵权重
w_entropy = (1 - H) / sum(1 - H);
% 计算 TOPSIS 分数
S = X_norm * diag(w_entropy);
% 计算正理想解和负理想解
ideal_best = max(S, [], 1);
ideal_worst = min(S, [], 1);
% 计算距离
D_best = sqrt(sum((S - repmat(ideal_best, size(S, 1), 1)).^2, 2));
D_worst = sqrt(sum((S - repmat(ideal_worst, size(S, 1), 1)).^2, 2));
% 计算综合评价指数
C = D_worst ./ (D_best + D_worst);
% 输出结果
disp(C);
希望这个示例代码能够帮助你进行 MATLAB 中的 TOPSIS 分析。
相关问题
TOPSIS熵权法 matlab
以下是使用TOPSIS熵权法的MATLAB代码示例:
1. 使用Mid2Max函数进行TOPSIS熵权法计算[^1]:
```matlab
function [posit_x] = Mid2Max(x,best)
M = max(abs(x-best));
posit_x = 1 - abs(x-best) / M;
end
```
2. 使用Inter2Max函数进行TOPSIS熵权法计算:
```matlab
function [posit_x] = Inter2Max(x,a,b)
r_x = size(x,1); % row of x
M = max([a-min(x),max(x)-b]);
posit_x = zeros(r_x,1); % 初始化posit_x全为0 初始化的目的是节省处理时间
for i = 1: r_x
if x(i) < a
posit_x(i) = 1-(a-x(i))/M;
elseif x(i) > b
posit_x(i) = 1-(x(i)-b)/M;
else
posit_x(i) = 1;
end
end
end
```
topsis熵权法代码
以下是使用TOPSIS法(熵权法)进行指标评价的MATLAB代码示例:
1. 标准化矩阵:
```matlab
Z = X ./ repmat(sum(X.*X) .^ 0.5, n, 1);
disp('标准化矩阵 Z = ')
disp(Z)
```
2. 极小型指标转化为极大型指标的公式:
```matlab
function [posit_x] = Min2Max(x)
posit_x = max(x) - x;
%posit_x = 1 ./ x; %如果x全部都大于0,也可以这样正向化
end
```