topsis熵权法python

TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution）是一种用于排序的方法，根据评价对象与理想化目标的接近程度对对象进行排序。TOPSIS法是一种逼近于理想解的排序法，它可以用于解决层次分析法中的问题，比如评价的决策层不能太多以及决策层中指标的数据是已知的。该方法通过假设正、负理想解来计算各样本与正、负理想解之间的距离，从而确定它们与理想方案的相对贴近度，进而对评价对象进行排序。具体步骤包括确定数据类型和统一指标类型。在统一指标类型时，极小型指标可以转化为极大型指标，中间型指标也可以转化为极大型指标。在Python中，可以使用相应的库或者自己实现TOPSIS算法来进行排序和计算。

相关问题

topsis熵权法python案例

当然，我可以为您提供一个基于Python的TOPSIS（Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution）熵权法的案例。

首先，您需要安装NumPy和Pandas库，因为我们将使用它们来进行数据处理和计算。您可以使用以下命令安装这些库：

pip install numpy pandas

下面是一个示例代码，展示了如何使用TOPSIS熵权法对一个给定的决策矩阵进行排序：

import numpy as np
import pandas as pd

def topsis(df):
    # 数据预处理
    normalized_matrix = df.iloc[:, 1:].values / np.sqrt(np.sum(df.iloc[:, 1:].values**2, axis=0))
    weights = df.iloc[:, 0].values / np.sum(df.iloc[:, 0].values)
    
    # 计算正理想解和负理想解
    positive_ideal_solution = np.max(normalized_matrix, axis=0)
    negative_ideal_solution = np.min(normalized_matrix, axis=0)
    
    # 计算距离
    positive_distances = np.sqrt(np.sum((normalized_matrix - positive_ideal_solution)**2, axis=1))
    negative_distances = np.sqrt(np.sum((normalized_matrix - negative_ideal_solution)**2, axis=1))
    
    # 计算相对接近度
    closeness = negative_distances / (positive_distances + negative_distances)
    
    # 排序并返回结果
    df['Closeness'] = closeness
    df.sort_values(by='Closeness', ascending=False, inplace=True)
    return df

# 示例数据
data = {
    'Criteria': ['C1', 'C2', 'C3', 'C4'],
    'A1': [3, 2, 5, 4],
    'A2': [4, 6, 8, 7],
    'A3': [2, 4, 6, 5],
    'A4': [5, 7, 9, 8]
}

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 调用TOPSIS函数
result = topsis(df)

# 打印排序结果
print(result)

在以上示例中，我们使用一个4个决策准则和4个方案的示例数据。您可以根据自己的需求修改决策准则和方案的数量和值。

希望这个案例对您有所帮助！如有任何疑问，请随时提问。

topsis熵权法python代码

TOPSIS（Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种多属性决策分析方法，用于评估和排序一组备选方案。熵权法是一种确定指标权重的方法，它基于信息熵的概念。

以下是一个使用Python实现TOPSIS和熵权法的示例代码：

import numpy as np

def topsis(data, weights, impacts):
    # 数据归一化
    normalized_data = data / np.sqrt(np.sum(data**2, axis=0))
    
    # 加权归一化矩阵
    weighted_normalized_data = normalized_data * weights
    
    # 理想解和负理想解
    ideal_solution = np.zeros(data.shape)
    negative_ideal_solution = np.zeros(data.shape)
    
    for i in range(data.shape):
        if impacts[i] == '+':
            ideal_solution[i] = np.max(weighted_normalized_data[:, i])
            negative_ideal_solution[i] = np.min(weighted_normalized_data[:, i])
        elif impacts[i] == '-':
            ideal_solution[i] = np.min(weighted_normalized_data[:, i])
            negative_ideal_solution[i] = np.max(weighted_normalized_data[:, i])
    
    # 计算每个备选方案与理想解和负理想解的距离
    positive_distances = np.sqrt(np.sum((weighted_normalized_data - ideal_solution)**2, axis=1))
    negative_distances = np.sqrt(np.sum((weighted_normalized_data - negative_ideal_solution)**2, axis=1))
    
    # 计算综合评价指数
    performance_scores = negative_distances / (positive_distances + negative_distances)
    
    # 返回排序结果
    rankings = np.argsort(performance_scores)[::-1]
    return rankings

# 示例数据
data = np.array([[3, 4, 5], [2, 6, 8], [1, 3, 7], [4, 5, 6]])
weights = np.array([0.4, 0.3, 0.3])
impacts = ['+', '+', '+']

# 调用TOPSIS函数
rankings = topsis(data, weights, impacts)
print(rankings)

上述代码中，`data`是一个二维数组，表示备选方案的各个指标值；`weights`是一个一维数组，表示各个指标的权重；`impacts`是一个一维数组，表示各个指标的影响方向（正向指标为'+'，负向指标为'-'）。函数返回一个排序结果，表示备选方案的优劣顺序。