TOPSIS综合评价法及其Python实现

TOPSIS综合评价法及其Python实现

今天带来的IT技巧小经验TOPSIS综合评价法及其Python实现的IT知识，具体详情如下：

TOPSIS（Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种多准则决策分析方法，可用于对方案或样品进行评价。

TOPSIS 算法的步骤如下:

1. 创建一个包含M个样品和N个因子的评估矩阵 X。
2. 将矩阵X正向化和标准化为矩阵Z（见下方）。
3. 使用其他方法确定因子的权重Wj，如熵权法等。也可以默认所有因子权重相同。
4. 在每个因子j中找出最劣（最小值）样品和最佳（最大值）样品 。
5. 对于任意的样品 i，计算其和与之间的距离与 。

❝

权重可以如上式所示，在计算每个样品的与时独立添加。也可以在计算之前将权重直接和矩阵相乘。❞

6. 计算综合得分 。

正向化和标准化 Standardization

对于不同类型的因子，正向化的处理方式有所不同:

• 极大型指标保持不变。
• 极小型指标取倒数或负数。
• 中间型指标，若某个因子的最佳中间值为，则该因子下所有样品按下式处理:

• 区间型指标，若最佳区间为，则按下式进行转换：