组合赋权topsis代码

我是AI语言模型，无法为您提供具体的代码。但我可以提供一个基于Python的示例代码，展示如何使用组合赋权TOPSIS方法：

import numpy as np

def topsis(x, w):
    """
    :param x: 评价矩阵，每一行表示一个评价对象，每一列表示一种评价指标
    :param w: 权重矩阵，每一行表示一种评价指标的权重
    :return: 每个评价对象的TOPSIS综合评分
    """
    nrows, ncols = x.shape
    x_normalized = x / np.sqrt(np.sum(x ** 2, axis=0))
    w_normalized = w / np.sum(w, axis=0)
    s_positive = np.max(x_normalized * w_normalized, axis=1)
    s_negative = np.max(x_normalized * (1 - w_normalized), axis=1)
    d_positive = np.sqrt(np.sum((x_normalized - s_positive * w_normalized) ** 2, axis=1))
    d_negative = np.sqrt(np.sum((x_normalized - s_negative * (1 - w_normalized)) ** 2, axis=1))
    closeness = d_negative / (d_positive + d_negative)
    return closeness

上述代码使用numpy库实现了组合赋权TOPSIS方法。给定评价矩阵x和权重矩阵w，可以计算每个评价对象的TOPSIS综合评分。具体来说，该方法包含以下步骤：

1. 将评价矩阵x进行归一化，每个元素除以该列元素平方和的平方根；
2. 将权重矩阵w进行归一化，每个元素除以该列元素之和；
3. 计算每个评价对象的正理想解得分s_positive，取x_normalized和w_normalized逐元素相乘后每行最大值；
4. 计算每个评价对象的负理想解得分s_negative，取x_normalized和(1-w_normalized)逐元素相乘后每行最大值；
5. 计算每个评价对象到正理想解和负理想解的欧氏距离d_positive和d_negative；
6. 计算每个评价对象的TOPSIS综合评分closeness，为d_negative除以d_positive+d_negative。

需要注意的是，该代码实现的是标准TOPSIS方法，即假定所有指标都是正向指标，并且正向指标越大越好、负向指标越小越好。如果在实际应用中存在负向指标或不同的指标取值方向，需要对代码做相应修改。