vikorPython代码

Vikor算法是一种多准则决策方法，用于解决多准则决策问题。它可以帮助我们在多个评价指标之间进行权衡和选择。下面是一个使用Python实现的Vikor算法的示例代码：

import numpy as np

def vikor(data, weights, criteria):
    # 数据归一化
    normalized_data = (data - np.min(data, axis=0)) / (np.max(data, axis=0) - np.min(data, axis=0))
    
    # 计算正理想解和负理想解
    positive_ideal = np.max(normalized_data, axis=0)
    negative_ideal = np.min(normalized_data, axis=0)
    
    # 计算距离度量
    s_positive = np.sum(weights * (normalized_data - positive_ideal)**2, axis=1)
    s_negative = np.sum(weights * (normalized_data - negative_ideal)**2, axis=1)
    
    # 计算综合评价指数
    r = 0.5  # 权重因子
    q = 0.5  # 权重因子
    v = r * (s_positive / (s_positive + s_negative)) + q * (s_negative / (s_positive + s_negative))
    
    # 排序并返回最优解
    ranking = np.argsort(v)
    best_solution = ranking[0]
    
    return best_solution

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

# 调用Vikor算法
best_solution = vikor(data, weights, criteria)
print("最优解为：", best_solution)

这段代码实现了Vikor算法的核心逻辑。首先，将输入的数据进行归一化处理，然后计算正理想解和负理想解。接下来，根据权重计算距离度量，并使用综合评价指数进行排序，最后返回最优解。