熵权TOPSIS法matlab代码

熵权TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) 方法是一种多准则决策分析工具，它结合了模糊集理论和熵权的概念来确定最优解。在MATLAB中，编写这种算法的代码通常包括以下几个步骤：

1. 导入所需库：

% 加载MATLAB的优化和数据处理工具箱
addpath('toolbox\optim')

2. 定义权重矩阵和性能矩阵：

weights = [0.5 0.3 0.2]; % 权重向量（这里假设有三个评价指标）
criteria = [criteria_matrix]; % 表示每个决策对象在各个标准下的得分矩阵

3. 计算熵值和标准化矩阵：

entropy = -sum(weights .* log(weights));
normalized_matrix = criteria ./ (sqrt(sum(criteria.^2, 2)) * ones(size(criteria, 1), 1));

4. 计算理想最大值矩阵（Best）和理想最小值矩阵（Worst）：

best = max(normalized_matrix, [], 2);
worst = min(normalized_matrix, [], 2);

5. 计算距离到最佳（Positive Distance, PD）和最差（Negative Distance, ND）：

pd = best - normalized_matrix;
nd = normalized_matrix - worst;

6. 根据熵权重计算综合评分：

total_score = pd ./ (pd + nd);

7. 找出总分最高的决策方案作为最终优选：

[~, idx] = max(total_score, [], 1);
winner = idx;

请注意，上述代码仅为基本框架，实际使用时可能需要根据具体的数据和需求进行调整。另外，由于MATLAB不是开源环境，所以代码可能会涉及到特定版本的函数调用。