toppissmatlab代码

Topsis（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种多属性决策方法，用于帮助选择最佳方案。以下是一个使用Matlab实现Topsis方法的示例代码：

% 假设我们有一个决策矩阵X，其中每行代表一个方案，每列代表一个属性
% X = [x11, x12, ..., x1m;
%      x21, x22, ..., x2m;
%      ...
%      xn1, xn2, ..., xnm]

% 假设每个属性都是正向指标，需要进行归一化处理

% 样本数量
n = size(X, 1);

% 属性数量
m = size(X, 2);

% 归一化处理
normalized_X = zeros(n, m);
for j = 1:m
    normalized_X(:, j) = X(:, j) ./ sqrt(sum(X(:, j).^2));
end

% 权重向量（各属性的重要性权重）
weights = [w1, w2, ..., wm];

% 正理想解
positive_ideal_solution = max(normalized_X);

% 负理想解
negative_ideal_solution = min(normalized_X);

% 计算方案与正理想解的欧氏距离
distance_to_positive_ideal = sqrt(sum((normalized_X - positive_ideal_solution).^2, 2));

% 计算方案与负理想解的欧氏距离
distance_to_negative_ideal = sqrt(sum((normalized_X - negative_ideal_solution).^2, 2));

% 计算综合得分
topsis_score = distance_to_negative_ideal ./ (distance_to_positive_ideal + distance_to_negative_ideal);

% 根据得分进行排序
[sorted_score, sorted_idx] = sort(topsis_score, 'descend');

% 输出排序结果
disp('Topsis排序结果：');
for i = 1:n
    fprintf('方案%d：%f\n', sorted_idx(i), sorted_score(i));
end

在上述代码中，我们首先对决策矩阵进行属性归一化处理，确保所有属性都是正向指标。然后，根据给定的权重向量，计算正理想解和负理想解。接下来，计算每个方案与正理想解的欧氏距离和负理想解的欧氏距离。然后，根据得到的距离计算综合得分，并根据得分进行排序。最后，输出排序结果。

请注意，上述代码中的权重向量（weights）需要根据具体情况进行设置，归一化处理的方法也可以根据实际需要进行调整。此外，代码中的变量和矩阵维度需要根据实际数据进行适当调整。