c++ topsis源码

TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种多属性决策分析方法，通过计算每个方案与理想解和负理想解的相似度来进行排序。实现TOPSIS方法的源码通常使用Python、R或者MATLAB等编程语言书写，其主要包括输入数据的处理、相似度计算、权重分配、正负理想解的确定以及方案排序等步骤。

首先，源码会对输入的数据进行处理，包括数据的标准化、归一化以及权重的确定。然后进行相似度计算，计算每个方案与理想解和负理想解的距离，得到相似度矩阵。接下来确定权重，可以使用主观赋权或客观赋权的方法确定每个属性的权重。在确定正负理想解时，根据输入数据的最大最小值确定正负理想解的向量。最后，利用相似度矩阵、权重和正负理想解对方案进行排序，得到最终的排序结果。

TOPSIS方法的源码实现可以帮助研究人员和工程师快速进行多属性决策分析，节约时间和精力。同时，通过阅读和理解源码，可以更好地理解TOPSIS方法的原理和实现过程，为该方法的应用提供了更多可能性。因此，对于想要深入研究和应用TOPSIS方法的人员来说，阅读和理解TOPSIS源码是非常有价值的。

相关问题

熵权topsis法c++实现

熵权TOPSIS法是一种多属性决策方法，用评估多个候选方案的综合优劣。它结合了熵权法和TOPSIS法的思想，能够考虑到属性之间的相关性和权重分配的问题。下面是熵权TOPSIS法的C++实现的基本步骤：

1. 数据准备：首先，需要准备好待评估的候选方案的属性数据。每个候选方案都有多个属性值，可以表示为一个矩阵。

2. 数据标准化：对于每个属性，需要进行数据标准化，将其转化为无量纲的指标。常见的标准化方法有最小-最大标准化和Z-score标准化。

3. 权重计算：使用熵权法计算每个属性的权重。熵权法通过计算每个属性的信息熵来确定其重要性，信息熵越大表示属性的不确定性越高，权重越小。

4. 构建决策矩阵：将标准化后的属性数据与对应的权重相乘，得到加权后的决策矩阵。

5. 确定正理想解和负理想解：根据决策矩阵中每个属性的最大值和最小值，分别确定正理想解和负理想解。

6. 计算正负理想解之间的欧氏距离：对于每个候选方案，计算其与正理想解和负理想解之间的欧氏距离。

7. 计算综合评价指数：根据欧氏距离，计算每个候选方案的综合评价指数。

8. 排序和选择：根据综合评价指数，对候选方案进行排序，选择综合评价指数最高的方案作为最优解。

这是熵权TOPSIS法的基本实现步骤。在C++中，你可以使用矩阵运算库（如Eigen）来进行矩阵计算和标准化操作。具体的实现代码可以根据你的具体需求进行编写。

综合评价——TOPSIS法 C++代码

以下是使用C++实现TOPSIS法的代码：

#include <iostream>
#include <cmath>
using namespace std;

const int MAXN = 100;
const int MAXM = 100;

double a[MAXN][MAXM], b[MAXM];
double w[MAXM], maxn[MAXM], minn[MAXM];
double d[MAXN], s[MAXN];
int n, m;

void topsis() {
    // Step 1: Normalize the decision matrix
    for (int j = 0; j < m; j++) {
        maxn[j] = 0;
        minn[j] = 1e9;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            maxn[j] = max(maxn[j], a[i][j]);
            minn[j] = min(minn[j], a[i][j]);
        }
        w[j] = 1 / (maxn[j] - minn[j] + 1e-8);
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            a[i][j] = w[j] * (a[i][j] - minn[j]);
        }
    }

    // Step 2: Calculate the ideal solution and negative ideal solution
    for (int j = 0; j < m; j++) {
        maxn[j] = 0;
        minn[j] = 1e9;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            maxn[j] = max(maxn[j], a[i][j]);
            minn[j] = min(minn[j], a[i][j]);
        }
    }

    // Step 3: Calculate the Euclidean distance between each alternative and the ideal solution
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        d[i] = 0;
        for (int j = 0; j < m; j++) {
            d[i] += (a[i][j] - maxn[j]) * (a[i][j] - maxn[j]);
        }
        d[i] = sqrt(d[i]);
    }

    // Step 4: Calculate the Euclidean distance between each alternative and the negative ideal solution
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        s[i] = 0;
        for (int j = 0; j < m; j++) {
            s[i] += (a[i][j] - minn[j]) * (a[i][j] - minn[j]);
        }
        s[i] = sqrt(s[i]);
    }

    // Step 5: Calculate the relative closeness to the ideal solution
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        b[i] = s[i] / (s[i] + d[i]);
    }
}

int main() {
    cin >> n >> m;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        for (int j = 0; j < m; j++) {
            cin >> a[i][j];
        }
    }

    topsis();

    for (int i = 0; i < n; i++) {
        cout << b[i] << endl;
    }

    return 0;
}

其中，`a`为决策矩阵，`w`为权重向量，`maxn`和`minn`分别表示每列的最大值和最小值，`d`为每个样本到理想点的距离，`s`为每个样本到负理想点的距离，`b`为每个样本的相对接近度。首先进行数据标准化，然后计算理想点和负理想点，最后计算每个样本的相对接近度。