带熵权法的topsis matlab代码

带熵权法(TOPSIS, Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)是一种用于决策分析的技术，它结合了主观判断与多准则评价。在MATLAB中实现TOPSIS，你需要进行以下步骤：

1. **导入数据**：首先，需要准备包含各个方案（行）和评价指标（列）的数据矩阵。

2. **确定理想解和负理想解**：根据每个评价指标的最大值和最小值，分别计算出最优（理想解）和最差（负理想解）的情况。

3. **计算权重**：可以采用熵权法对每个指标赋予权重，该方法考虑了信息不确定度，优先选择信息差异较大的指标。

4. **标准化**：将原始数据转换为无量纲形式，以便与权重相乘。

5. **距离计算**：对于每个方案，计算其与理想解和负理想解的距离。

6. **加权合成得分**：将与理想解和负理想解的距离分别与各自的权重相乘，然后求和得到综合得分。

7. **排序和评估**：根据综合得分对方案进行排序，并进行最终决策。

下面是一个简单的MATLAB示例代码片段（假设数据矩阵为`X`，指标列为`Criteria`，权重为`Weights`）：

% 导入数据
data = readtable('your_data.csv'); % 替换为你的数据源

% 计算理想解和负理想解
ideal = max(data, [], 'all') - data;
worst = min(data, [], 'all') + data;

% 熵权计算（这里假设所有评价指标都是离散型）
weights = -sum((double(data) - double(mean(data))) .^ 2 ./ (2 * var(double(data))));

% 标准化
normalized_data = (data - worst) ./ (ideal - worst);

% 距离计算
dist_to_ideal = sum(normalized_data .* weights);
dist_to_worst = sum(normalized_data .* -weights);

% 综合得分
performance_index = dist_to_worst ./ (dist_to_ideal + dist_to_worst);

% 排序并输出结果
[~, ranking] = sort(performance_index, 'descend');
disp(ranking);

请注意，实际使用时可能需要调整上述代码以适应你的具体需求，比如手动输入权重或者根据特定情况进行优化。