topsis综合评价法excel

在Excel中使用TOPSIS综合评价法可以按照以下步骤操作：

1. 准备数据：将需要评价的各项指标以及各个候选方案的数据整理到Excel表格中。

2. 标准化数据：对每个指标的数据进行标准化处理，将其转换为无量纲的指标。可以使用Excel的函数进行计算，例如MIN、MAX、AVERAGE等。

3. 权重确定：根据实际需求和专家意见，确定各个指标的权重。可以使用主观评价或者数理统计等方法进行确定。

4. 构建决策矩阵：将标准化后的数据与权重相乘，得到加权标准化矩阵。

5. 确定最优方案：根据TOPSIS方法的原理，计算每个方案与正理想解、负理想解的距离，得到相对接近度。最终选择最大的相对接近度对应的方案作为最优方案。

6. 编写Excel公式：根据TOPSIS方法的计算公式，在Excel中编写相应的公式进行计算。

请注意，这只是使用Excel进行TOPSIS综合评价法的一般步骤，具体实施过程可能会因数据和需求的不同而有所调整。

相关问题

topsis综合评价法matlab

topsis综合评价法是一种多指标决策方法，用于评估多个候选方案的综合表现。在MATLAB中，可以使用一些函数和算法来实现topsis方法。首先，需要计算每个候选方案的正向化得分和负向化得分。根据引用\[1\]中的公式，可以计算出未归一化的得分D_P和D_N。然后，可以使用这些得分来计算每个候选方案的综合得分S。引用\[2\]中给出了一个示例得分矩阵stand_S，其中包含了每个候选方案的归一化得分。最后，可以根据得分进行排序，以确定每个候选方案的排名情况。根据引用\[3\]中的描述，可以对Excel数据进行处理，将各列指标正向化为极大型指标，然后进行标准化处理，最后进行归一化得分的统筹。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [TOPSIS评价方法（）matlab](https://blog.csdn.net/qq_47540409/article/details/118826804)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

数据源是一个excel文件,写一个topsis法代码

好的，首先需要导入 pandas 和 numpy 库来读取和处理数据。

import pandas as pd
import numpy as np

然后读取数据文件并将其转换为 pandas 数据框。

data = pd.read_excel('data.xlsx')

接下来，我们需要对数据进行标准化处理。

normalized_data = (data-data.min())/(data.max()-data.min())

然后，我们可以计算正向指标和负向指标。

positive = [1, 1, 1, 1, 1, 1]  # 正向指标
negative = [0, 0, 0, 0, 0, 0]  # 负向指标

接下来，我们可以计算评价矩阵。

weighted_data = normalized_data * positive + (1-normalized_data) * negative

然后，我们可以计算加权后的矩阵。

weights = [0.2, 0.15, 0.15, 0.1, 0.25, 0.15]  # 权重向量
v = np.sqrt(np.sum(np.power(weighted_data, 2), axis=1))  # 各方案的综合评价值

weighted_matrix = weighted_data.copy()
for i in range(len(weights)):
    weighted_matrix.iloc[:,i] = weighted_matrix.iloc[:,i] * weights[i]

s_plus = np.max(weighted_matrix, axis=0)
s_minus = np.min(weighted_matrix, axis=0)

d_plus = np.sqrt(np.sum(np.power(weighted_matrix-s_plus, 2), axis=1))
d_minus = np.sqrt(np.sum(np.power(weighted_matrix-s_minus, 2), axis=1))

c = d_minus / (d_plus + d_minus)

最后，我们可以将方案按照其综合评价值排序。

result = pd.DataFrame({'方案': data['方案'], '综合评价值': v, '排序': c}).sort_values(by='综合评价值', ascending=False)
print(result)

完整代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.read_excel('data.xlsx')

normalized_data = (data-data.min())/(data.max()-data.min())

positive = [1, 1, 1, 1, 1, 1]
negative = [0, 0, 0, 0, 0, 0]

weighted_data = normalized_data * positive + (1-normalized_data) * negative

weights = [0.2, 0.15, 0.15, 0.1, 0.25, 0.15]
v = np.sqrt(np.sum(np.power(weighted_data, 2), axis=1))

weighted_matrix = weighted_data.copy()
for i in range(len(weights)):
    weighted_matrix.iloc[:,i] = weighted_matrix.iloc[:,i] * weights[i]

s_plus = np.max(weighted_matrix, axis=0)
s_minus = np.min(weighted_matrix, axis=0)

d_plus = np.sqrt(np.sum(np.power(weighted_matrix-s_plus, 2), axis=1))
d_minus = np.sqrt(np.sum(np.power(weighted_matrix-s_minus, 2), axis=1))

c = d_minus / (d_plus + d_minus)

result = pd.DataFrame({'方案': data['方案'], '综合评价值': v, '排序': c}).sort_values(by='综合评价值', ascending=False)
print(result)