熵权-TOPSIS假设有哪些

熵权-TOPSIS假设包括：1）权重应该是相对不变的; 2）在相同的假设条件下，比较的参照点应该是最优的; 3）距离应该是双向的；4）权重的分配应该基于熵值的分布；5）解决方案应该是在有限的时间内生成的。

相关问题

matlab实现基于熵权对topsis模型的修正

基于熵权的TOPSIS模型修正可以用MATLAB实现。下面是一个简单的实现步骤：

1. 数据预处理：将原始数据归一化处理，使得各指标的取值范围一致，避免指标之间的比较出现偏差。

2. 计算熵值：计算各指标的熵值，用于计算权重。熵值越大，说明指标的信息量越大，权重也就越大。

3. 计算权重：根据熵权法，计算各指标的权重，权重等于指标熵值占总熵值的比例。

4. TOPSIS模型计算：利用修正后的权重，计算每个样本的综合得分，选取最优解。

下面是一个MATLAB示例代码：

% 假设有5个样本，3个指标
X = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9; 10 11 12; 13 14 15];

% 归一化处理
[n,m] = size(X);
X_norm = zeros(n,m);
for i = 1:m
    X_norm(:,i) = X(:,i)/sqrt(sum(X(:,i).^2));
end

% 计算熵值
E = zeros(1,m);
for i = 1:m
    p = X_norm(:,i)/sum(X_norm(:,i));
    E(i) = -sum(p.*log2(p));
end

% 计算权重
w = E/sum(E);

% TOPSIS模型计算
s = zeros(n,1);
for i = 1:n
    s(i) = sqrt(sum((w.*X_norm(i,:)).^2));
end

% 选取最优解
[~,index] = max(s);

这个示例代码中，假设有5个样本，3个指标，然后进行归一化处理，计算熵值和权重，最后计算每个样本的综合得分，选取最优解。你可以根据自己的需求修改代码。

熵权topsis r语言

熵权TOPSIS是一种多属性决策分析方法，可以用于评估多个备选方案的综合表现。该方法考虑了不同属性之间的权重和不确定性，因此在实际应用中具有广泛的应用价值。R语言中有很多包可以实现熵权TOPSIS的计算，其中比较常用的包括“TOPSIS”和“MCDM”。

下面是一个简单的示例，演示如何使用“TOPSIS”包计算熵权TOPSIS。

首先，我们需要安装“TOPSIS”包，可以使用以下命令：

install.packages("TOPSIS")

然后，我们可以使用以下代码来计算熵权TOPSIS：

library(TOPSIS)

# 假设我们有5个备选方案和4个属性
data <- matrix(c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20), ncol=4, byrow=T)

# 计算熵权TOPSIS
result <- topsis(data, w = c(0.25,0.25,0.25,0.25), cb = "+", decision.lb = c(1,1,1,1), decision.ub = c(20,20,20,20))

# 输出结果
result

在上面的代码中，我们首先创建了一个5x4的矩阵，表示5个备选方案和4个属性的值。然后，我们使用“topsis”函数来计算熵权TOPSIS。其中，“w”参数表示不同属性的权重，这里我们假设每个属性的权重相等；“cb”参数表示考虑正向指标还是负向指标，这里我们假设所有指标都是正向的；“decision.lb”和“decision.ub”参数分别表示每个属性的最小值和最大值。

最后，我们可以输出计算结果，其中包括每个备选方案的得分、排名以及最优解和最劣解。