topsismatlab
时间: 2023-09-04 19:06:30 浏览: 43
您好!对于使用Matlab进行TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)方法的问题,我可以提供一些帮助。请问您具体想了解哪方面的内容?例如,如何在Matlab中实现TOPSIS算法、如何处理输入数据、如何解释结果等等。请提供更多细节,我会尽力回答您的问题。
相关问题
TOPSISmatlab
引用中提到了一个名为FuzzyTopsisMCDM.m的Matlab代码文件,该代码可以用于模糊拟态TOPSIS方法。可以根据需要对该代码进行修改和测试。在这个代码中,DecisionProblemManager类是该系统的核心,它允许创建一个模糊的效益矩阵,该矩阵基于语言变量,可以由用户定义或使用。
而引用中提到,TOPSIS是一种解决多属性决策问题的评价方法,也被称为优劣解距离法。这种方法通过构造评价问题的正理想解和负理想解,即各指标的最优解和最劣解。通过计算每个方案到理想方案(即靠近正理想解和远离负理想解)的相对贴近程度来对备选方案进行排序,从而选出最优方案。
在应用TOPSIS方法之前,需要进行一些步骤。其中一个步骤是构建加权矩阵。在这个步骤中,决策者给定各属性的权重,然后根据这些权重计算加权矩阵。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [topsismatlab代码-FuzzyTopsis:模糊TopsisMatlab代码](https://download.csdn.net/download/weixin_38740391/19605502)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [TOPSIS法——Matlab实操](https://blog.csdn.net/weixin_62490408/article/details/125781258)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
topsismatlab代码
Topsis是一种多属性决策分析方法,可以用于评估和排序具有多个属性的决策选项。以下是MATLAB代码示例:
```matlab
function [C, R] = topsis(X, w)
% TOPSIS - Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution
%
% Syntax:
% [C, R] = topsis(X, w)
%
% Inputs:
% X - 每行为一个决策选项,每列为一个评价指标,矩阵大小为 m-by-n
% w - 评价指标权重,向量大小为 1-by-n
%
% Outputs:
% C - 每个决策选项的相对接近度,向量大小为 m-by-1
% R - 对决策选项进行排序后的排名,向量大小为 m-by-1
%
% Example:
% X = [2 4 5 8; 3 6 4 3; 5 3 4 4; 7 8 9 6];
% w = [0.25 0.25 0.25 0.25];
% [C, R] = topsis(X, w);
%
% Reference:
% Hwang, C. L. and Yoon, K. (1981). Multiple Attribute Decision Making:
% Methods and Applications, Springer-Verlag, New York.
% 归一化矩阵
[n, m] = size(X);
X_norm = zeros(n, m);
for j = 1:m
X_norm(:,j) = X(:,j) ./ norm(X(:,j));
end
% 权重归一化
w_norm = w ./ norm(w);
% 理想解和负理想解
Z = zeros(1, m);
S = zeros(1, m);
for j = 1:m
if ismember(j, find(w > 0))
Z(j) = max(X_norm(:,j));
S(j) = min(X_norm(:,j));
else
Z(j) = min(X_norm(:,j));
S(j) = max(X_norm(:,j));
end
end
% 距离计算
D = zeros(n, 2);
for i = 1:n
D(i,1) = norm(w_norm .* (X_norm(i,:) - Z));
D(i,2) = norm(w_norm .* (X_norm(i,:) - S));
end
% 相对接近度
C = D(:,2) ./ sum(D, 2);
% 排名
[~, R] = sort(C, 'descend');
end
```
示例:
```matlab
X = [2 4 5 8; 3 6 4 3; 5 3 4 4; 7 8 9 6];
w = [0.25 0.25 0.25 0.25];
[C, R] = topsis(X, w);
```
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