topsis代码matlab

这段引用提供了一些关于topsis算法的matlab代码。其中包括了标准化矩阵的计算和得分的归一化。具体来说，第二步代码计算了标准化矩阵Z，第三步代码则定义了一个函数用于计算得分并归一化。需要注意的是，这段引用并没有提供完整的topsis算法代码，只是提供了其中的一部分。如果您需要完整的topsis算法代码，建议您在网上搜索或者参考相关的论文。

相关问题

熵权Topsis 代码 matlab

以下是熵权TOPSIS的MATLAB代码示例：

%输入数据矩阵
x = [1 2 3 4; 5 6 7 8; 9 10 11 12];

%标准化矩阵
[n,m] = size(x);
for j=1:m
    s(j) = sqrt(sum(x(:,j).^2));
    for i=1:n
        x_norm(i,j) = x(i,j)/s(j);
    end
end

%确定权重
w = [0.3 0.2 0.3 0.2];

%计算加权标准化矩阵
for j=1:m
    for i=1:n
        x_weighted(i,j) = w(j)*x_norm(i,j);
    end
end

%计算正理想解和负理想解
for j=1:m
    if j==1
        v_pos(j) = max(x_weighted(:,j));
        v_neg(j) = min(x_weighted(:,j));
    else
        v_pos(j) = min(x_weighted(:,j));
        v_neg(j) = max(x_weighted(:,j));
    end
end

%计算距离
for i=1:n
    d_pos(i) = sqrt(sum((x_weighted(i,:)-v_pos).^2));
    d_neg(i) = sqrt(sum((x_weighted(i,:)-v_neg).^2));
end

%计算综合评价指数
for i=1:n
    CI(i) = d_neg(i)/(d_neg(i)+d_pos(i));
end

%计算熵权
p = sum(x_norm.^2)/n;
e = -sum(p.*log(p));
w_e = (1-e)/(m-e);

%计算加熵权后的综合评价指数
CI_weighted = CI*w_e;

注意：这只是一个示例代码，实际使用时可能需要根据具体的数据和权重进行调整。

topsis的matlab代码

以下是一个简单的MATLAB代码示例，用于实现TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）方法：

function [ranked_data, best_alternative] = topsis(data, weights, benefits)
    % 归一化数据
    normalized_data = data ./ sqrt(sum(data.^2));
    
    % 确定正理想解和负理想解
    if benefits
        ideal_best = max(normalized_data);
        ideal_worst = min(normalized_data);
    else
        ideal_best = min(normalized_data);
        ideal_worst = max(normalized_data);
    end
    
    % 计算正理想解和负理想解之间的欧氏距离
    positive_distances = sqrt(sum((normalized_data - ideal_best).^2));
    negative_distances = sqrt(sum((normalized_data - ideal_worst).^2));
    
    % 计算综合评分
    scores = negative_distances ./ (positive_distances + negative_distances);
    
    % 排序并返回排名结果
    [sorted_scores, ranked_indices] = sort(scores, 'descend');
    ranked_data = data(ranked_indices, :);
    best_alternative = ranked_indices(1);
end

这个函数接受三个参数：

- `data`：包含原始数据的矩阵，每行代表一个评价对象，每列代表一个评价指标。
- `weights`：一个与评价指标数量相等的权重向量，用于计算加权归一化数据。
- `benefits`：一个布尔值向量，指示每个评价指标是利益还是成本。利益指标越大越好，成本指标越小越好。

函数返回两个结果：

- `ranked_data`：根据TOPSIS方法排序后的数据矩阵。
- `best_alternative`：最佳解的索引。

你可以根据自己的需求对这个代码进行修改和扩展。希望对你有帮助！