topsis灵敏度分析

TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种多准则决策方法，用于评估多个决策方案的优劣。在TOPSIS中，每个决策方案都用一组评价指标来描述，并且它们的相对优劣是通过计算每个方案与理想方案和反理想方案之间的距离来确定的。

灵敏度分析是一种评估决策方案的稳定性和可靠性的方法。在TOPSIS中，灵敏度分析可以用于评估每个决策指标的权重对最终决策结果的影响。

具体来说，灵敏度分析涉及到对每个决策指标的权重进行微小的变化，然后重新计算每个方案与理想方案和反理想方案之间的距离。通过比较这些新的距离值与原始距离值之间的差异，可以确定每个决策指标对决策结果的影响程度。

灵敏度分析可以帮助决策者更好地理解每个决策指标的重要性，并为决策提供更加可靠和稳定的基础。

相关问题

topsis灵敏度分析法

TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种用于决策支持的多准则决策方法。而TOPSIS灵敏度分析法是对TOPSIS方法进行分析和评估的一种手段。

在TOPSIS方法中，我们首先需要确定决策问题的准则集合和决策集合。准则集合是指所有用于评估决策方案的标准，而决策集合则是所有待评估的决策方案。然后，根据标准和决策集合的数据，对决策方案进行评估，并计算出每个决策方案与理想解的相似程度。

TOPSIS灵敏度分析法则是对TOPSIS方法进行分析的过程。通过对评估结果进行敏感性分析，我们可以了解到在标准和决策集合的数据变化时，决策方案的相对排序是否会发生改变，以及改变程度如何。

具体地说，TOPSIS灵敏度分析法会对标准和决策集合的权重进行变动，并重新计算每个决策方案与理想解的相似程度。然后，通过比较不同权重下的评估结果，我们可以评估决策方案的稳定性和可靠性。

TOPSIS灵敏度分析法能够帮助决策者更全面地了解决策方案的优劣势，并提供决策方案的稳定性信息。因此，它在决策支持系统和决策分析中具有重要的应用价值。

topsis灵敏度分析代码

Topsis（Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种多属性决策分析方法，用于评估和排序一组候选方案。灵敏度分析是在Topsis方法中的一种技术，用于评估输入数据的变化对最终结果的影响程度。

以下是一个简单的Topsis灵敏度分析的代码示例：

import numpy as np

def topsis_sensitivity_analysis(data, weights):
    # Step 1: Normalize the data
    normalized_data = data / np.sqrt(np.sum(data**2, axis=0))

    # Step 2: Calculate the weighted normalized decision matrix
    weighted_normalized_data = normalized_data * weights

    # Step 3: Calculate the ideal and negative-ideal solutions
    ideal_solution = np.max(weighted_normalized_data, axis=0)
    negative_ideal_solution = np.min(weighted_normalized_data, axis=0)

    # Step 4: Calculate the Euclidean distances to the ideal and negative-ideal solutions
    distance_to_ideal = np.sqrt(np.sum((weighted_normalized_data - ideal_solution)**2, axis=1))
    distance_to_negative_ideal = np.sqrt(np.sum((weighted_normalized_data - negative_ideal_solution)**2, axis=1))

    # Step 5: Calculate the relative closeness to the ideal solution
    relative_closeness = distance_to_negative_ideal / (distance_to_ideal + distance_to_negative_ideal)

    return relative_closeness

# Example usage
data = np.array([[3, 4, 5], [2, 6, 8], [5, 7, 9], [1, 3, 2]])
weights = np.array([0.4, 0.3, 0.3])

sensitivity_analysis_result = topsis_sensitivity_analysis(data, weights)
print(sensitivity_analysis_result)

这段代码实现了Topsis灵敏度分析的基本步骤。首先，输入数据被归一化处理，然后根据权重计算加权归一化决策矩阵。接下来，计算理想解和负理想解，并计算每个方案到理想解和负理想解的欧氏距离。最后，根据欧氏距离计算相对接近度。