topsis评估方法matlab代码

TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种常用的多准则决策方法，用于综合评估和排序。在MATLAB中，可以使用以下代码实现TOPSIS评估方法：

1. 准备数据：首先，准备评估的多准则决策矩阵（DM）和权重向量（W）。

2. 数据标准化：对于DM中的每个准则，计算每个方案的规范化值。可以使用min-max标准化方法或者z-score标准化方法。

3. 确定理想解和负理想解：根据规范化的DM，分别计算每个准则的最大值与最小值，得到理想解和负理想解。

4. 计算方案到理想解和负理想解的距离：使用欧氏距离或者曼哈顿距离计算每个方案到理想解和负理想解的距离。

5. 确定每个方案的综合评估指数：根据每个方案到理想解和负理想解的距离，计算每个方案的综合评估指数。

6. 排序：根据综合评估指数对方案进行排序，得到最终的评估结果。

以下是TOPSIS评估方法的MATLAB代码示例：

% 准备数据
DM = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9]; % 多准则决策矩阵
W = [0.4, 0.3, 0.3]; % 权重向量

% 数据标准化
normalizedDM = normalize(DM, 'range'); % 使用min-max标准化方法

% 确定理想解和负理想解
idealSolution = max(normalizedDM); % 理想解
negativeIdealSolution = min(normalizedDM); % 负理想解

% 计算方案到理想解和负理想解的距离
distanceToIdeal = pdist2(normalizedDM, idealSolution); % 方案到理想解的距离
distanceToNegativeIdeal = pdist2(normalizedDM, negativeIdealSolution); % 方案到负理想解的距离

% 确定每个方案的综合评估指数
performanceIndex = distanceToNegativeIdeal ./ (distanceToIdeal + distanceToNegativeIdeal); 

% 排序
[sortedIndex, rank] = sort(performanceIndex, 'descend');

% 输出最终的评估结果
disp('方案排序：');
disp(rank);

以上代码中，我们首先准备了一个3x3的多准则决策矩阵和对应的权重向量。然后使用min-max标准化方法对决策矩阵进行标准化，计算理想解和负理想解。接着，根据标准化后的决策矩阵，计算每个方案到理想解和负理想解的距离。最后，根据综合评估指数对方案进行排序，得到最终的评估结果。