熵权法matlab实现
时间: 2023-05-13 17:03:38 浏览: 148
熵权法是一种多准则决策方法,其核心思想是根据指标数据的熵值大小对指标权重进行分配。在熵权法中,指标数据的越分散,其熵值就越大,其代表的信息量也更大,因此应该获得更高的权重。相反,指标数据分布越集中,其熵值越小,其代表的信息量也更少,因此应该获得更低的权重。这就意味着,指标数据的权重分配是基于其信息量,而不是任意的主观判断。
要在MATLAB中实现熵权法,可以按以下步骤操作:
1. 收集所有指标数据,并将其存储在矩阵中,例如X。
2. 对每个指标数据计算其归一化值,也就是将数据范围缩放到0到1之间。可以使用MATLAB内置的`normalize`函数来实现这一目的,例如:X_n = normalize(X).
3. 对每个指标数据计算其熵值。可以使用下面的代码计算熵:
```
H = -sum(X_n.*log(X_n),2);
```
其中,2表示沿着第二个维度求和,即按列计算。
4. 将熵值进行归一化,以确保所有指标的权重之和为1。可以使用MATLAB内置的`normalize`函数,例如:
```
W = normalize(H,'range',[0,1]);
```
5. 最后,将每个指标数据乘以它的权重,然后将它们相加,即可计算出每个方案的综合得分。如果存在多个方案,可以使用`max`函数找到得分最高的方案。例如:
```
score = sum(X_n.*W,2);
[max_score, idx] = max(score);
best_solution = X(idx,:);
```
在这种方式下,变量best_solution表示得分最高的方案,也就是最优决策。