TOPSIS-熵权法在原材料订购与运输规划中的应用

资源摘要信息:"2021数学建模国赛C题主要涉及生产企业原材料订购和运输方案的规划问题。该问题运用了TOPSIS-熵权法进行评估和权重赋值，是一种结合层次分析法（TOPSIS）和信息熵理论的多属性决策分析方法。TOPSIS法，即逼近理想解排序法，是一种基于理想解和负理想解进行排序选择的方法。其基本思想是首先确定最优解和最劣解，然后通过计算各方案与最优解和最劣解的距离，从而得到各方案的相对优劣排序。 熵权法是一种客观赋权方法，通过计算各指标（或特征）的熵值来确定指标权重，其核心思想是指标的熵值越大，该指标在决策中的作用就越小，权重也就越小；反之，熵值越小，指标权重越大。通过熵权法得出的权重与决策者主观偏好无关，减少了评价结果的主观性，提高了评价的客观性。 这两个方法结合起来使用，可以在数学建模中国赛C题中为评价和选择最优的原材料订购和运输方案提供一个科学和客观的决策支持。该题的适用人群包括了不同技术领域的学习者，从初学者到进阶学习者，都可将其作为毕业设计项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项的素材和模板。 从文件名称"2021_CUMCM_C-main"可以推断，这是一个关于2021年中国大学数学建模竞赛（CUMCM）C题目的主要文件，其中"CUMCM"为China Undergraduate Mathematical Contest in Modeling的缩写，表明这是一个官方的建模竞赛题目。文件的命名方式暗示了这是一个核心的文件，可能包含了题目的详细描述、数据、评价标准以及相关的建模方法和步骤指导。对于参赛者来说，该文件是比赛准备过程中不可或缺的参考资料。 针对该题目，学习者需要掌握的IT知识点可能包括：数据处理和分析技能，因为需要处理和分析大量的原材料订购和运输数据；使用软件工具进行建模，如MATLAB、Excel、Lingo等，这些工具可以帮助学习者构建模型、处理数学运算和进行决策分析；掌握数据库知识，可能需要从数据库中提取或存储相关数据；了解物流和供应链管理的基础知识，因为问题背景涉及生产和供应链；最后，掌握编程技能，尤其是对于需要通过编程来实现模型或进行算法优化的学习者来说，了解基础的编程语言如Python、R等是必须的。" 通过这样的知识点梳理，学习者不仅能从理论上了解TOPSIS-熵权法的决策分析框架，还能在实践中获得处理类似问题的实际能力。