累积前景理论+代码+python

根据提供的引用内容，累积前景理论是一种决策算法，而Python是一种编程语言，两者并没有直接关联。但是，我们可以使用Python来实现累积前景理论算法。

以下是使用Python实现累积前景理论算法的示例代码：

import numpy as np

# 定义决策矩阵
decision_matrix = np.array([[3, 4, 5], [2, 3, 4], [1, 2, 3]])

# 定义正理想解和负理想解
positive_ideal_solution = np.array([5, 5, 5])
negative_ideal_solution = np.array([0, 0, 0])

# 计算欧氏距离
euclidean_distance = np.sqrt(np.sum((decision_matrix - positive_ideal_solution) ** 2, axis=1))

# 计算前景值
frontier_value = np.sum(np.sqrt(np.sum((decision_matrix - negative_ideal_solution) ** 2, axis=1))) / np.sum(euclidean_distance)

# 输出前景值
print("Frontier value: ", frontier_value)

上述代码中，我们使用numpy库来进行矩阵计算。首先，我们定义了一个3x3的决策矩阵，然后定义了正理想解和负理想解。接着，我们计算了每个方案到正理想解的欧氏距离，并计算了前景值。最后，我们输出了前景值。