TOPSIS RSR流程图

TOPSIS RSR流程图如下所示：
1. 收集评价对象的相关数据，包括指标数据和权重值。
2. 对指标数据进行标准化处理，将其转化为无量纲统计量。
3. 根据标准化后的指标数据，计算每个评价对象的WRSR估计值，使用公式WRSRfit = ab(1) ab(2)*Probit。
4. 根据计算得到的WRSR估计值，对评价对象进行分档排序，按照从高到低的顺序排列。
5. 根据分档排序结果，对评价对象进行综合评价，可以直接比较各评价对象的优劣。
6. 根据综合评价结果，得出最终的排序或决策结果。

注意：以上步骤是基于秩和比综合评价法的流程，其中WRSR是评价对象的无量纲统计量，通过分档排序和综合评价得出最终结果。

相关问题

熵权topsis法流程图

熵权topsis法是一种多属性决策方法，可以用来评价多个指标或属性的综合优劣。其主要流程包括确定决策矩阵、计算归一化矩阵、计算权重矩阵、计算熵值和权系数、计算决策矩阵的综合得分并排序。该方法的具体实现过程较为复杂，需要进行大量的数学计算和数据处理，需要借助专业的软件或工具来完成。关于具体的流程图，您可以参考相关的学术文献或资料来了解。

熵权topsis模型流程图

### 熵权 TOPSIS 模型流程

熵权 TOPSIS 方法是一种结合了熵权法和 TOPSIS 法的多属性决策分析工具。这种方法通过量化各指标的重要性并评估备选方案与理想解之间的相对距离来实现科学合理的决策过程。

#### 流程概述

1. **数据预处理**
- 收集历史数据，确保数据质量可靠且完整。
- 对原始数据进行标准化处理，消除不同量纲的影响[^1]。

2. **构建判断矩阵**
- 将经过标准化后的数值构建成一个 n 行 m 列的矩阵形式，n 代表候选方案数量，m 是评价指标数目。

3. **计算熵值及权重**
- 计算每个指标下的概率分布 pi_j = xij / sum(x_ij)，其中 i=1,..,n; j=1,...,m.
- 使用公式 e_j=-k*sum(p_ij * ln p_ij) 来求得第j项特征的熵 ej ，这里 k=ln(1/m).
- 得到每列（即每个属性）对应的标准差 hj=(1-ej)/[1-sum(ei)] , 进一步得出 wi=hj/sum(h_i), 即为各项指标的加权系数[^4].

4. **确定正负理想解**
- 正理想解 A+ ：由所有效益型指标的最大值构成；成本型则取最小值。
- 负理想解 A- : 效益型指标取最小值；成本型取最大值。

5. **计算分离度测度**
- 分别计算各个选项对于正理想解 D+(i)=sqrt(sum((x_ij-w_j*a+_j)^2)) 和负理想解D-(i)= sqrt(sum((x_ij-w_j*a-_j)^2)) 的欧氏距离.

6. **综合评价值 C(i)**
- 定义 Ci=D-(i)/(D+(i)+D-(i)), 显然 ci∈[0,1],ci越大表示该方案越接近于最佳状态.

7. **排序并作出选择**
- 根据上述所得的结果对所有的被评选对象按照Ci大小降序排列，从而选出最优者[^3].

graph TD;
A[开始] --> B{收集整理<br> 历史数据};
B -->|标准化| C[建立规范化<br> 决策矩阵];
C --> D{计算熵值<br> 及权重};
D --> E[确定正负<br> 理想解];
E --> F{计算各方案<br> 至理想解距离};
F --> G[计算相对贴近度];
G --> H{按贴近度<br> 排序择优};
H --> I[结束];