topsis算法2017版本matlab代码
时间: 2023-10-09 19:14:03 浏览: 78
您好!以下是Topsis算法的MATLAB代码示例,希望能对您有所帮助:
clc;
clear all;
close all;
%输入数据
x=[1,1,0,0;0,0,1,1;1,0,0,0;0,0,1,0;0,1,0,1];
w=[0.25,0.25,0.25,0.25]; %权重
%标准化
[m,n]=size(x);
for j=1:n
s=sum(x(:,j).^2);
for i=1:m
x(i,j)=x(i,j)/sqrt(s);
end
end
%加权
for j=1:n
x(:,j)=x(:,j)*w(j);
end
%最佳和最劣方案
for j=1:n
s1(j)=max(x(:,j));
s2(j)=min(x(:,j));
end
%距离
for i=1:m
D1(i)=sqrt(sum((x(i,:)-s1).^2));
D2(i)=sqrt(sum((x(i,:)-s2).^2));
end
%排序
for i=1:m
R(i)=D2(i)/(D1(i)+D2(i));
end
%输出排序结果
[~,rank]=sort(R,'descend');
for i=1:m
fprintf('第%d个方案排序位次:%d\n',i,rank(i));
end
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使用matlab用topsis算法评价幅度失真代码
以下是使用MATLAB实现TOPSIS算法评价幅度失真的示例代码:
假设有5个样本数据,每个样本数据有5个属性,分别为A1、A2、A3、A4、A5。首先需要将数据标准化,然后计算每个样本数据的正负理想解距离,并根据距离计算每个样本数据的综合得分。
```matlab
% 原始数据矩阵
X = [1 2 3 4 5; 2 3 4 5 6; 3 4 5 6 7; 4 5 6 7 8; 5 6 7 8 9];
% 权重向量
w = [0.2 0.2 0.2 0.2 0.2];
% 标准化数据
[m, n] = size(X);
X_std = zeros(m, n);
for i = 1:n
X_std(:, i) = X(:, i) ./ norm(X(:, i));
end
% 正理想解和负理想解
z = max(X_std);
f = min(X_std);
% 计算正负理想解距离
d_plus = zeros(m, 1);
d_minus = zeros(m, 1);
for i = 1:m
d_plus(i) = norm(X_std(i, :) - z);
d_minus(i) = norm(X_std(i, :) - f);
end
% 计算综合得分
s = d_minus ./ (d_plus + d_minus);
% 输出结果
disp(s);
```
运行以上代码,即可得到每个样本数据的综合得分。根据得分可以进行排序,以得到最优的样本数据。
topsis算法matlab
TOPSIS算法是一种决策分析方法,用于多属性决策问题。它通过计算每个备选方案与理想解之间的距离,评估每个备选方案的综合得分,从而进行排序和选择最佳方案。MATLAB可以用于实现TOPSIS算法。
具体步骤如下:
1. 首先,需要将原始矩阵进行正向化处理,得到正向化矩阵。正向化是将指标进行标准化,使得指标的值在0和1之间。
2. 接下来,对正向化后的矩阵进行标准化处理,计算每个指标的权重。
3. 根据权重计算得分,并归一化得到最终的得分。
4. 最后,根据得分进行排序,选取得分最高的方案作为最佳方案。
在MATLAB中实现TOPSIS算法的代码可以包括以下几个步骤:
1. 导入数据:使用xlsread函数导入数据文件。
2. 标准化处理:将原始数据进行标准化处理,得到正向化矩阵。
3. 计算信息熵:根据正向化矩阵计算每个指标的信息熵。
4. 计算权重:根据信息熵计算每个指标的权重。
5. 计算得分:根据权重计算每个备选方案的得分。
6. 归一化得分:将得分进行归一化处理。
7. 输出结果:输出每个备选方案的百分制评分。
以上是使用MATLAB实现TOPSIS算法的一种可能的方式,具体实现可以根据具体情况进行调整和优化。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [MATLAB 之 优劣解距离法(TOPSIS )](https://blog.csdn.net/weixin_45891612/article/details/127981243)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [TOPSIS法 —— matlab](https://blog.csdn.net/qq_25990967/article/details/122754308)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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