TOPSIS法(优劣解距离法)

借鉴自清风老师课程。

思路

 

单个指标的计算方法:

构造计算评分的公式:\frac{x-min}{max-min}

TOPSIS法(优劣解距离法)_第1张图片

  1. 根据成绩计算评分
  2. 将评分归一化

 

不同指标的分类:

TOPSIS法(优劣解距离法)_第2张图片

 

统一指标类型(指标正向化)的步骤:

 

极小型指标\rightarrow极大型指标

1.将原始矩阵正向化。

即将所有指标类型转化为极大型数值

极小型指标转化为极大型指标的公式max-x

2.将已经正向化的矩阵进行标准化处理。

为了消除不同指标量纲的影响。

对其标准化的矩阵记为Z,Z中的每一个元素:z_{ij}=x_{ij}/\sqrt{$$\sum_{i=1}^n{x_{ij}^{2}}$$}

举例如下(正向化\rightarrow标准化):

TOPSIS法(优劣解距离法)_第3张图片

 

中间型指标\rightarrow极大型指标

1.将原始矩阵正向化。

TOPSIS法(优劣解距离法)_第4张图片

2.将已经正向化的矩阵进行标准化处理。 

对其标准化的矩阵记为Z,Z中的每一个元素:z_{ij}=x_{ij}/\sqrt{$$\sum_{i=1}^n{x_{ij}^{2}}$$}

 

区间型指标\rightarrow极大型指标 

1.将原始矩阵正向化。

TOPSIS法(优劣解距离法)_第5张图片

2.将已经正向化的矩阵进行标准化处理。 

对其标准化的矩阵记为Z,Z中的每一个元素:z_{ij}=x_{ij}/\sqrt{$$\sum_{i=1}^n{x_{ij}^{2}}$$}

3.计算得分并归一化。

将标准化的矩阵,定义最大值与最小值

求出第与最大值、最小值的距离

得出第i个评价对象未归一化的得分:,即:S_{i}=$$D_{i}^{-} \over D_{i}^{+}+D_{i}^{-}$$

归一化参见“单个指标计算方法”。

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