python实现topsis评价模型

TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种多属性决策分析方法，可以用于评价不同方案的优劣。Python可以通过编写代码来实现TOPSIS评价模型，具体步骤包括：

1. 确定评价指标和权重：根据具体情况，确定需要评价的指标和各指标的权重。

2. 数据标准化：将原始数据进行标准化处理，使得各指标的数据在同一量纲下。

3. 确定理想解和负理想解：根据评价指标的性质，确定理想解和负理想解。

4. 计算距离：计算每个方案与理想解和负理想解之间的距离。

5. 计算综合得分：根据距离计算每个方案的综合得分，得分越高表示方案越优。

6. 排序：按照综合得分对方案进行排序，得出最优方案。

Python可以使用numpy和pandas等库来进行数据处理和计算，具体实现可以参考相关的代码示例和教程。

相关问题

TOPSIS综合评价模型Python代码

TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种多属性决策分析方法，用于解决多指标决策问题。它通过计算每个方案与理想解和负理想解的距离来评估方案的优劣。以下是一个简单的TOPSIS模型的Python实现：

import numpy as np

def topsis(matrix, weights, is_benefit):
    """
    matrix: 二维数组，每一行代表一个方案，每一列代表一个指标
    weights: 一维数组，表示每个指标的权重
    is_benefit: 布尔值列表，表示每个指标是否是效益型（True）或成本型（False）
    """
    # 归一化矩阵
    norm_matrix = matrix / np.sqrt((matrix**2).sum(axis=0))
    
    # 加权归一化矩阵
    weighted_norm_matrix = norm_matrix * weights
    
    # 计算理想解和负理想解
    ideal_solution = np.where(is_benefit, weighted_norm_matrix.max(axis=0), weighted_norm_matrix.min(axis=0))
    negative_ideal_solution = np.where(is_benefit, weighted_norm_matrix.min(axis=0), weighted_norm_matrix.max(axis=0))
    
    # 计算每个方案到理想解和负理想解的距离
    distance_to_ideal = np.sqrt(((weighted_norm_matrix - ideal_solution) ** 2).sum(axis=1))
    distance_to_negative_ideal = np.sqrt(((weighted_norm_matrix - negative_ideal_solution) ** 2).sum(axis=1))
    
    # 计算相对接近度
    closeness = distance_to_negative_ideal / (distance_to_ideal + distance_to_negative_ideal)
    
    return closeness

# 示例
matrix = np.array([
    [9, 8, 7],
    [6, 5, 4],
    [3, 2, 1]
])
weights = np.array([0.5, 0.3, 0.2])
is_benefit = [True, True, False]

result = topsis(matrix, weights, is_benefit)
print("相对接近度：", result)

在这个例子中，我们有一个3x3的矩阵，表示3个方案在3个指标上的评分。权重数组表示每个指标的重要性，而is_benefit数组表示每个指标是效益型还是成本型。运行这个代码将输出每个方案的相对接近度，越接近1表示方案越好。

topsis综合评价模型

TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution）模型，中文叫做"逼近理想解排序方法"，是一种距离综合评价方法。该模型通过假设正理想解和负理想解，测算各样本与这两个解的距离，从而得到样本与理想方案的相对贴近度，进而进行优劣排序。具体步骤包括确定正理想解和负理想解，计算样本与这两个解的距离，计算样本的相对贴近度，最后进行排序。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [数学建模之：TOPSIS综合评价模型python代码](https://blog.csdn.net/qq_52897257/article/details/124136980)[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^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [数学建模——评价模型之TOPSIS](https://blog.csdn.net/muhuazuishuai/article/details/122436694)[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^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [数学建模-Topsis综合评价（评价模型）](https://blog.csdn.net/ASHIYI66/article/details/119249082)[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^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]