熵权topsis评价模型R实现

熵权TOPSIS评价模型是一种综合评价方法，可以用于多个指标下的决策问题。在R语言中，可以通过以下步骤实现熵权TOPSIS评价模型：

1. 准备数据：将需要进行评价的指标数据整理成一个矩阵或数据框。

2. 标准化数据：通过将每个指标数据标准化为0-1之间的数值，消除不同指标之间的量纲差异。

3. 确定权重：使用熵权法计算每个指标的权重，用于后续的加权求和运算。

4. 计算综合得分：通过加权求和计算每个决策方案的综合得分。

5. 计算距离指数：计算每个决策方案与最优方案和最劣方案之间的距离指数。

6. 计算排序指数：通过距离指数计算每个决策方案的排序指数。

下面是一个简单的R代码示例：

# 准备数据
data <- matrix(c(3, 4, 5, 2, 1, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4), nrow = 4, ncol = 3)

# 标准化数据
normalized_data <- apply(data, 2, function(x) (x - min(x)) / (max(x) - min(x)))

# 计算权重
entropy_weights <- function(x) {
  x <- x / sum(x)
  -sum(x * log(x))
}
weights <- apply(normalized_data, 2, entropy_weights)

# 计算综合得分
weighted_data <- normalized_data * weights
scores <- rowSums(weighted_data)

# 计算距离指数
ideal_point <- apply(normalized_data, 2, max)
worst_point <- apply(normalized_data, 2, min)
distance_to_ideal <- sqrt(rowSums((normalized_data - ideal_point)^2))
distance_to_worst <- sqrt(rowSums((normalized_data - worst_point)^2))
distance_index <- distance_to_worst / (distance_to_ideal + distance_to_worst)

# 计算排序指数
rank_index <- rank(distance_index, ties.method = "first", decreasing = TRUE)

# 输出结果
result <- data.frame(data, normalized_data, weights, scores, distance_index, rank_index)
result

注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整。此外，熵权TOPSIS评价模型也有其他的实现方式和变种，需要根据实际情况选择合适的方法。