理想解法(TOPSIS)

理想解法(TOPSIS)是一种多属性决策分析方法，它可以帮助决策者在多个指标下对不同选择进行排序和评估。该方法的基本思想是：确定正向指标和负向指标，计算每个选择与理想解和负理想解的距离，然后计算每个选择与理想解和负理想解的距离之比，最后对比每个选择的综合得分，从而确定最佳选择。理想解法(TOPSIS)方法简单易懂，且能够同时考虑多个指标，因此被广泛应用于决策分析、评估和选优等领域。

相关问题

TOPSIS理想解法 python

TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种多属性决策分析方法，用于解决具有多个指标的决策问题。在Python中，我们可以使用以下代码实现TOPSIS理想解法：

import pandas as pd
import numpy as np

def topsis(path, index, weight, postive):
    # 读取数据
    data = pd.read_excel(path, index_col=index)
    # 数据归一化
    data_norm = data.apply(lambda x: x / np.sqrt(np.sum(x ** 2)), axis=0)
    # 计算加权后的矩阵
    data_weight = data_norm.apply(lambda x: x * weight, axis=1)
    # 确定正负理想解
    ideal_best = np.max(data_weight, axis=0)
    ideal_worst = np.min(data_weight, axis=0)
    for i in range(len(postive)):
        if postive[i] == 0:
            ideal_best[i] = ideal_worst[i]
            ideal_worst[i] = np.max(data_weight.iloc[:, i])
    # 计算距离
    distance_best = np.sqrt(np.sum((data_weight - ideal_best) ** 2, axis=1))
    distance_worst = np.sqrt(np.sum((data_weight - ideal_worst) ** 2, axis=1))
    # 计算综合得分
    score = distance_worst / (distance_best + distance_worst)
    # 输出结果
    result = pd.DataFrame({'score': score}, index=data.index)
    result = result.sort_values(by='score', ascending=False)
    return result

其中，path为数据文件路径，index为数据文件中作为索引的列的编号（从0开始），weight为各指标的权重，postive为正理想解的指标编号（从0开始）。使用该函数可以得到各个决策方案的得分，得分越高表示该方案越优。

理想解法python

理想解法（TOPSIS法）是一种多目标决策分析方法，可以用于对备选方案进行优劣排序。在理想解法中，首先需要在属性空间中定义适当的距离测度，通常使用欧氏距离来计算备选方案与理想解之间的距离。然后，引入正理想解和负理想解来区分方案的优劣。正理想解是设想的最优解，其各个属性值都达到备选方案中的最好值；负理想解是设想的最劣解，其各个属性值都达到备选方案中的最坏值。通过计算备选方案与正理想解的距离以及备选方案与负理想解的距离，可以确定最优选择。具体而言，如果一个方案在与正理想解的距离相同的情况下远离负理想解，那么该方案被认为是最好的方案。TOPSIS法通过比较欧氏距离来确定最优选择。在Python中，可以使用适当的距离测度和计算方法来实现理想解法。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】理想解法（TOPSIS）（附MATLAB和Python代码）](https://blog.csdn.net/qq_36130719/article/details/126743358)[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]
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