matlab用topsis解标准矩阵为0.1622 0.2483 0.0245 0.1246 0.0702 0.1408 0.2863 0.0865 0.3150 0.1814 0.0655 0.1129 0.2977 0.3342 0.0655 0.3016 0.2466 0.2268 0.0327 0.2708 0.0826 0.2912 0.1309 0.2821 0.2659 0.2960 0.1309 0.0817 0.3216 0.3008 0.2209 0.3570 0.1885 0.1981 0.4009 0.2158 0.2141 0.2817 0.3027 0.0978 0.2742 0.2196 0.3682 0.0872 0.1522 0.2793 0.3027 0.2895 0.2580 0.0501 0.2536 0.1723 0.0695 0 0.0573 0.3003 0.0705 0.2029 0.2536 0.2099 0.2673 0.1408 0.0164 0.1863 0.2196 0.2077 0.2373 0.3343 0.2867 0.0095 0.1227 0.1464 0.1224 0.2817 0 0.0510 0.2573 0.1695 0.3763 0.323 权重向量为0.4105 0.3602 0.1651 0.0642的评价问题
时间: 2024-02-10 21:26:04 浏览: 29
根据您提供的标准矩阵和权重向量,我们可以使用MATLAB来计算带有权重的TOPSIS方法进行评价问题。
以下是MATLAB代码的示例:
```matlab
% 标准矩阵
X = [0.1622 0.2483 0.0245 0.1246;
0.0702 0.1408 0.2863 0.0865;
0.3150 0.1814 0.0655 0.1129;
0.2977 0.3342 0.0655 0.3016;
0.2466 0.2268 0.0327 0.2708;
0.0826 0.2912 0.1309 0.2821;
0.2659 0.2960 0.1309 0.0817;
0.3216 0.3008 0.2209 0.3570;
0.1885 0.1981 0.4009 0.2158;
0.2141 0.2817 0.3027 0.0978;
0.2742 0.2196 0.3682 0.0872;
0.1522 0.2793 0.3027 0.2895;
0.2580 0.0501 0.2536 0.1723;
0.0695 0 0.0573 0.3003;
0.0705 0.2029 0.2536 0.2099;
0.2673 0.1408 0.0164 0.1863;
0.2196 0.2077 0.2373 0.3343;
0.2867 0.0095 0.1227 0.1464;
0.1224 0.2817 0 0.0510;
0.2573 0.1695 0.3763 0.323];
% 权重向量
W = [0.4105;
0.3602;
0.1651;
0.0642];
% 归一化矩阵
X_normalized = X ./ sqrt(sum(X.^2));
% 计算正理想解和负理想解
positive_ideal = max(X_normalized);
negative_ideal = min(X_normalized);
% 按权重计算加权后的矩阵
X_weighted = X_normalized .* W';
% 计算正负理想解与加权后矩阵的距离
D_positive = sqrt(sum((X_weighted - positive_ideal).^2, 2));
D_negative = sqrt(sum((X_weighted - negative_ideal).^2, 2));
% 计算综合评分
C = D_negative ./ (D_positive + D_negative);
% 输出综合评分
disp('综合评分:');
disp(C);
```
运行以上代码将输出每个方案的综合评分,您可以根据综合评分来进行评价问题的解决。
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要根据具体情况对代码进行适当修改。
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