组合权重+topsis

Topsis（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种常用的决策分析方法，用于确定给定选项的相对优劣顺序。

在Topsis中，首先需要确定一组评价指标（例如成本、效益、可行性等），然后将每个选项按照这些指标进行评分。接下来，需要确定每个指标的权重，用于反映各指标对最终决策的重要性。

组合权重的方法有很多种，常用的有主观赋权、主观权重和客观权重。主观赋权是基于专家经验或决策者主观意愿进行权重分配，而主观权重则是通过问卷调查或专家评估来获取权重值。客观权重则是基于统计分析或模型计算等客观方法得出的权重。

根据您提到的组合权重，我推测您可能是指主观赋权的方式。这种方式下，决策者根据自己的主观判断和经验，将权重分配给各个评价指标，以反映其对决策结果的重要程度。

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相关问题

CRITIC-熵权法组合权重的 TOPSIS 评价模型

CRITIC-熵权法是一种改进版的Technique for Order of Preferences by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) 模型，它结合了粗糙集理论中的 Critic 方法和信息熵的概念。TOPSIS原本是一个用于决策分析的排序方法，用于评估多个备选方案在多个准则下的相对优劣。

在CRITIC-熵权法中，首先对每个准则赋予一个批判因子，反映其重要性和不确定性。然后，利用信息熵衡量每个准则的不确定度，高熵表示该准则变化较大，权重分配应相应减少；低熵则增加权重。接下来，CRITIC方法用于调整距离，将理想解和反理想解的距离分别考虑在内，以便更全面地评价方案。

评价步骤通常包括：
1. 计算各方案在每个准则下的性能值以及它们的理想解和反理想解位置。
2. 使用熵权计算准则的加权分数。
3. 根据CRITIC修正后的距离，确定每项方案的优势等级。
4. 最终综合所有准则的得分，得出每个方案的总体排名。

组合赋权topsis代码

我是AI语言模型，无法为您提供具体的代码。但我可以提供一个基于Python的示例代码，展示如何使用组合赋权TOPSIS方法：

import numpy as np

def topsis(x, w):
    """
    :param x: 评价矩阵，每一行表示一个评价对象，每一列表示一种评价指标
    :param w: 权重矩阵，每一行表示一种评价指标的权重
    :return: 每个评价对象的TOPSIS综合评分
    """
    nrows, ncols = x.shape
    x_normalized = x / np.sqrt(np.sum(x ** 2, axis=0))
    w_normalized = w / np.sum(w, axis=0)
    s_positive = np.max(x_normalized * w_normalized, axis=1)
    s_negative = np.max(x_normalized * (1 - w_normalized), axis=1)
    d_positive = np.sqrt(np.sum((x_normalized - s_positive * w_normalized) ** 2, axis=1))
    d_negative = np.sqrt(np.sum((x_normalized - s_negative * (1 - w_normalized)) ** 2, axis=1))
    closeness = d_negative / (d_positive + d_negative)
    return closeness

上述代码使用numpy库实现了组合赋权TOPSIS方法。给定评价矩阵x和权重矩阵w，可以计算每个评价对象的TOPSIS综合评分。具体来说，该方法包含以下步骤：

1. 将评价矩阵x进行归一化，每个元素除以该列元素平方和的平方根；
2. 将权重矩阵w进行归一化，每个元素除以该列元素之和；
3. 计算每个评价对象的正理想解得分s_positive，取x_normalized和w_normalized逐元素相乘后每行最大值；
4. 计算每个评价对象的负理想解得分s_negative，取x_normalized和(1-w_normalized)逐元素相乘后每行最大值；
5. 计算每个评价对象到正理想解和负理想解的欧氏距离d_positive和d_negative；
6. 计算每个评价对象的TOPSIS综合评分closeness，为d_negative除以d_positive+d_negative。

需要注意的是，该代码实现的是标准TOPSIS方法，即假定所有指标都是正向指标，并且正向指标越大越好、负向指标越小越好。如果在实际应用中存在负向指标或不同的指标取值方向，需要对代码做相应修改。