带权重的TOPSIS法matlab实现
时间: 2023-08-23 11:00:59 浏览: 51
这个问题的意思是寻找一个带有权重的 topsis 方法的 Matlab 实现。
可以在 Matlab 中使用 topsis 函数实现 topsis 方法。在 topsis 函数中,可以设置权重参数来考虑不同属性的重要性。
例如:
[~, D_norm] = topsis(X, w, [], 'v');
其中 X 是样本矩阵,w 是权重向量,第三个参数为空,表示对所有特征都使用最小值和最大值进行规范化,'v' 表示使用向量范数 L2 进行距离计算。
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带权重的TOPSIS法matlab实现代码
下面是一个带权重的 TOPSIS 方法的 MATLAB 实现代码示例:
matlab
function [best_alt] = topsis_with_weights(data, weights)
% 归一化处理
norm_data = data ./ sqrt(sum(data.^2));
% 计算正理想解和负理想解
positive_ideal = max(norm_data);
negative_ideal = min(norm);
% 计算每个备选方案到正理想解和负理想解的距离
positive_distance = sqrt(sum((norm_data - positive_ideal).^2));
negative_distance = sqrt(sum((norm_data - negative_ideal).^2));
% 计算综合评价指数
performance = negative_distance ./ (positive_distance + negative_distance);
% 根据综合评价指数进行排序,找到最佳备选方案
[~, best_alt_index] = min(performance);
best_alt = data(best_alt_index, :);
end
```
使用示例:
```matlab
% 假设我们有一个3个备选方案和4个评价指标的数据矩阵
data = [3 2 4 5; 4 3 5 2; 2 4 3 4];
% 假设我们给出了4个指标的权重向量
weights = [0.4 0.3 0.2 0.1];
% 调用函数进行计算
best_alt = topsis_with_weights(data, weights);
```
请注意,这只是一个简单的示例实现。您可以根据实际需求对代码进行修改和扩展。
critic权重topsis法matlab代码
以下是使用MATLAB实现TOPSIS法来计算CRITIC权重的示例代码:
假设我们有一个矩阵A,其中有5个决策变量和4个评价指标,代码如下:
```matlab
A = [5 8 6 2; 3 9 7 5; 4 7 6 3; 6 6 5 4; 7 5 4 6];
```
STEP 1: 标准化矩阵
```matlab
[n,m] = size(A);
A_normalized = zeros(n,m);
for j = 1:m
A_normalized(:,j) = A(:,j) ./ sqrt(sum(A(:,j).^2));
end
```
STEP 2: 确定正负理想解
```matlab
V_pos = max(A_normalized);
V_neg = min(A_normalized);
```
STEP 3: 计算距离
```matlab
D_pos = sqrt(sum((A_normalized - repmat(V_pos,n,1)).^2,2));
D_neg = sqrt(sum((A_normalized - repmat(V_neg,n,1)).^2,2));
```
STEP 4: 计算相对接近度
```matlab
C = D_neg ./ (D_neg + D_pos);
```
STEP 5: 计算权重
```matlab
w = C ./ sum(C);
```
完成!现在,我们已经得到了CRITIC权重向量 w。