matlab CRITIC TOPSIS

MATLAB是一种广泛用于数值计算、数据可视化和算法开发的高级编程环境。CRITIC-TOPSIS (Constrast Ratio-based Integrated Topsis method) 是一种决策分析工具箱，在MATLAB中可以用来评估多个备选方案的相对优劣，特别是在处理多准则决策问题时。TOPSIS（Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution）本身是一种简单易用的排序技术，而CRITIC是对原始TOPSIS方法的一种改进，它考虑了每个准则之间的对比关系。

CRITIC-TOPSIS步骤大致包括以下几个环节：
1. 确定评价准则和方案：定义需要评估的不同特性作为准则，并确定候选方案列表。
2. 构建理想解和负理想解：对于每个准则，设定理想的最高值和最低值，形成相应的理想解向量和负理想解向量。
3. 计算各方案的离度：计算每个方案相对于理想解和负理想解的距离。
4. 确定权重要素的相对权重：CRITIC方法会调整准则之间的权重，考虑它们的相对重要性。
5. 结合距离和权重计算综合得分：将每个方案在所有准则上的得分结合权重要求，得到总分。
6. 排序和选择最佳方案：基于综合得分对方案进行排序，选择得分最高的作为最优解。

相关问题

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：

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

[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

V_pos = max(A_normalized);
V_neg = min(A_normalized);

STEP 3: 计算距离

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

C = D_neg ./ (D_neg + D_pos);

STEP 5: 计算权重

w = C ./ sum(C);

完成！现在，我们已经得到了CRITIC权重向量 w。

CRITIC-TOPSIS

CRITIC-TOPSIS是一种多属性决策分析方法，它被用来解决在评估多个备选方案时涉及多个标准或准则的问题。这种方法主要用于决策支持，通过对各个方案在不同评价指标上的性能进行量化比较，从而帮助决策者做出最优选择。

CRITIC-TOPSIS的主要步骤包括：
1. **定义目标**：明确决策问题的关键因素和目标，这些因素通常被赋予一定的权重。
2. **建立评价矩阵**：创建一个矩阵，列出了所有备选方案和评价指标，每个单元格表示在该指标下方案的表现。
3. **赋予权重**：对每个评价指标分配权重，反映其在整体决策中的重要性。
4. **量化比较**：通过一致性比率（Consistency Ratio, CR）来评估矩阵的合理性，如果CR低于一个阈值（如0.1），则矩阵被认为是合理的。
5. **计算得分**：根据矩阵和权重计算每个方案的总得分。
6. **排序和选择**：根据总得分对方案进行排序，最高分的方案被视为最优。