使用topsis方法结合供应商提供的安装价格、使用寿命、安装密度、维护周期、充电费用等因素,选择最优充电桩供应商,并在商业区、住宅区、郊区选择最优充电桩安装选址,MATLAB实现
时间: 2023-10-20 17:16:13 浏览: 38
首先,我们需要进行数据预处理,将不同因素的数据进行标准化。这可以使用MATLAB的`zscore`函数实现。假设我们有n个供应商,m个候选安装地点,有5个指标需要考虑,则我们的输入数据矩阵为`A`,大小为n x 5,输出数据矩阵为`B`,大小为m x 5。
```matlab
% 输入数据矩阵
A = [price1, life1, density1, period1, charge1;
price2, life2, density2, period2, charge2;
...
priceN, lifeN, densityN, periodN, chargeN];
% 将每列数据进行标准化
A_normalized = zscore(A);
% 输出数据矩阵
B = [loc1_price, loc1_life, loc1_density, loc1_period, loc1_charge;
loc2_price, loc2_life, loc2_density, loc2_period, loc2_charge;
...
locM_price, locM_life, locM_density, locM_period, locM_charge];
% 将每列数据进行标准化
B_normalized = zscore(B);
```
接下来,我们需要确定每个指标的权重。可以采用主观赋权法或客观赋权法,这里我们使用主观赋权法,假设我们认为安装密度最为重要,其次是使用寿命和维护周期,最不重要的是充电费用和安装价格。则我们可以将权重向量表示为`w`,大小为1 x 5。
```matlab
% 指标权重向量
w = [0.4, 0.3, 0.3, 0.05, 0.05];
```
接下来,我们需要计算正向指标和负向指标。正向指标表示指标值越大越好的指标,例如使用寿命,安装密度;负向指标表示指标值越小越好的指标,例如安装价格,维护周期,充电费用。我们可以使用MATLAB的`max`和`min`函数计算正向指标和负向指标。
```matlab
% 计算正向指标和负向指标
A_positive = max(A_normalized);
A_negative = min(A_normalized);
B_positive = max(B_normalized);
B_negative = min(B_normalized);
```
接下来,我们需要计算每个供应商和每个候选地点的综合得分。我们可以使用TOPSIS方法进行计算,计算方法如下:
1. 计算每个供应商和候选地点到正向指标的距离(欧几里得距离)
```matlab
dist_A_positive = sqrt(sum((A_normalized - repmat(A_positive, n, 1)).^2, 2));
dist_B_positive = sqrt(sum((B_normalized - repmat(B_positive, m, 1)).^2, 2));
```
2. 计算每个供应商和候选地点到负向指标的距离(欧几里得距离)
```matlab
dist_A_negative = sqrt(sum((A_normalized - repmat(A_negative, n, 1)).^2, 2));
dist_B_negative = sqrt(sum((B_normalized - repmat(B_negative, m, 1)).^2, 2));
```
3. 计算每个供应商和候选地点到正向指标的距离和到负向指标的距离之和
```matlab
dist_A = dist_A_positive + dist_A_negative;
dist_B = dist_B_positive + dist_B_negative;
```
4. 计算每个供应商和候选地点的综合得分
```matlab
score_A = dist_A_negative ./ (dist_A_positive + dist_A_negative);
score_B = dist_B_negative ./ (dist_B_positive + dist_B_negative);
```
最后,我们可以将每个供应商和每个候选地点的得分乘以其对应的权重,并进行加权平均,得到每个供应商和每个候选地点的最终得分。最终得分越高表示该供应商或该候选地点越优秀。
```matlab
% 计算每个供应商和每个候选地点的最终得分
final_score_A = score_A * w';
final_score_B = score_B * w';
```
根据最终得分,我们可以选择最优的供应商和最优的安装地点。最优的供应商是得分最高的供应商,最优的安装地点是得分最高的安装地点。
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