Topsis红绿灯配时代码

TOPSIS（技术协调评价法）是一种用于多准则决策分析的方法，可以用于红绿灯配时问题。但是，需要明确的是，TOPSIS本身并不是一段代码，而是一种决策分析方法。下面是一个使用TOPSIS方法进行红绿灯配时优化的示例代码，供您参考：

import numpy as np

# 构建决策矩阵
X = np.array([[50, 10, 20, 30], [50, 20, 30, 10], [30, 20, 10, 50], [20, 30, 50, 10]])

# 构建权重向量
w = np.array([0.3, 0.2, 0.2, 0.3])

# 构建正向指标还是反向指标的标志向量，1表示正向指标，-1表示反向指标
flag = np.array([1, 1, -1, -1])

# 计算加权决策矩阵
Xw = X * w

# 计算理想解和负理想解
Z = np.zeros(4)
Zmax = np.max(Xw, axis=0)
Zmin = np.min(Xw, axis=0)

# 计算距离
Dmax = np.sqrt(np.sum((Xw - Zmax) ** 2, axis=1))
Dmin = np.sqrt(np.sum((Xw - Zmin) ** 2, axis=1))

# 计算综合得分
score = Dmin / (Dmin + Dmax)

# 按照得分排序，得分越高，红绿灯时长越长
duration = np.argsort(score)[::-1]

# 输出结果
print(duration)

上述代码中，构建了一个4x4的决策矩阵X，其中包含了4个路口的车流量、行人流量、公交车数量和道路质量等指标。通过设置权重向量w和正向指标还是反向指标的标志向量flag，可以计算加权决策矩阵Xw，并计算理想解和负理想解。通过计算距离和综合得分，可以得到每个路口的红绿灯时长，最后按照得分排序输出。需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要根据具体情况进行适当调整。