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MATLAB中的TOPSIS与熵权TOPSIS程序

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简介：
本程序提供了基于MATLAB实现的经典TOPSIS和改进后的熵权TOPSIS方法，用于多指标决策问题的综合评价，助力科研及工程应用。 已经成功运行了基于TOPSIS熵权法的MATLAB程序。

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  • MATLAB中的TOPSIS与熵权TOPSIS程序
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    本程序提供了基于MATLAB实现的经典TOPSIS和改进后的熵权TOPSIS方法，用于多指标决策问题的综合评价，助力科研及工程应用。 已经成功运行了基于TOPSIS熵权法的MATLAB程序。
     
  • Topsis-熵权法, Topsis熵权法, MATLAB源码.zip
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    本资源包含基于MATLAB实现的TOPSIS与熵权法结合的决策分析代码，适用于多指标综合评价问题，提供下载与学习。 TOPSIS-熵权法和topsis熵权法的相关matlab源码。
     
  • TOPSIS评价与熵权法应用_topsis_c++_熵权TOPSIS
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    本项目介绍了一种基于C++实现的TOPSIS多属性决策方法，并结合熵权法优化权重分配，提供了一个高效、准确的决策支持工具。 熵权TOPSIS模型在人的全面发展评价中的应用及实证研究
     
  • Python中的熵权TOPSIS代码
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    本代码实现基于熵权法与TOPSIS模型的Python程序，用于多指标决策问题中确定权重并评估备选方案的相对优劣。 熵权TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种多属性决策分析方法，用于评估多个候选方案的优劣。它结合了熵权法和TOPSIS方法，旨在解决属性权重不确定性和属性间相互影响的问题。 以下是描述熵权TOPSIS算法的步骤： 1. 准备数据：将所有候选方案的各属性值构成一个决策矩阵。 2. 归一化数据：对决策矩阵进行归一化处理，使得每个属性值都处于相同的量纲范围内。常见的归一化方法包括最小-最大归一化、标准化等。 3. 计算权重：使用熵权法计算每个属性的权重。首先计算每个属性的熵，然后根据信息增益将其转化为权重。 4. 构造加权正向理想解和加权负向理想解：基于归一化后的决策矩阵以及属性权重，确定出加权正向理想解与加权负向理想解。其中，加权正向理想解的每个属性值为该属性在决策矩阵中的最大值；而加权负向理想解的每个属性值则为相应最小值。 5. 计算方案与理想解的距离：计算每一个候选方案距离于加权正向及负向理想解之间的接近程度。通常采用欧几里德或曼哈顿等方法进行度量。 通过以上步骤，熵权TOPSIS能够更准确地评估和选择最优决策方案。
     
  • 基于MATLAB的熵权TOPSIS方法
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    本研究运用MATLAB软件实现熵权TOPSIS法，通过引入信息熵计算权重，优化多指标决策分析过程，提升评价结果准确性。 本压缩包包含两个文件：一个运行主文件和一个熵权TOPSIS函数。关于如何使用运行主文件，请参阅个人主页上的相关文章详细解释部分。此外，该函数内部也有详细的代码注释以供参考。 我认为熵权Topsis法是一种相对简单的方法，尤其是在与其他空间计量算法相比时更是如此。
     
  • Topsis-熵权法分析, MATLAB实现
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    本文章介绍如何使用MATLAB实现TOPSIS与熵权法相结合的方法进行多准则决策分析，提供详细的代码和案例说明。 计算TOPSIS-熵权法中的权重和指数综合得分涉及确定各个评价指标的客观权重，并结合TOPSIS方法来评估方案的相对优劣。在进行这一过程时，首先利用熵值法计算每个指标的信息熵，进而得到各指标的差异系数及最终权重；然后根据这些权重对原始决策矩阵进行归一化和加权处理；最后按照TOPSIS原理确定正负理想解，并通过与它们的距离来衡量各个方案的综合得分。
     
  • 基于熵权-TOPSIS的综合评价MATLAB程序.txt
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    本文件提供了一套基于熵权法与TOPSIS理论结合的综合评价方法的MATLAB实现代码，适用于多指标决策分析。 以下是使用熵值法求权重并结合TOPSIS进行综合评价的MATLAB代码，我自己试过了，确实有效。该过程分为两步：首先用熵值法计算权重，然后将这些权重代入到TOPSIS方法中进行评价。这是我的第一次发博，请大家多多指教，如果有任何不合规或错误的地方请见谅。
     
  • 基于MATLAB的熵权法TOPSIS分析
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    本研究采用MATLAB编程实现熵权法与TOPSIS相结合的方法，旨在提供一种客观权重确定和多准则决策分析的有效工具。 基于MATLAB的熵权TOPSIS综合评价法是一种常用的多属性决策方法，在数据分析与处理领域有着广泛的应用。该方法结合了熵值理论来确定各指标权重，并利用TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）原理进行方案排序，能够有效解决复杂系统中的评估问题。通过MATLAB编程实现这一评价体系，可以提高计算效率和准确性，为决策者提供更为科学的依据和支持。
     
  • 基于熵权法与熵权TOPSIS法的Stata do文件
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    本作品提供了一种结合熵权法和改进型TOPSIS方法的Stata程序，用于数据分析中客观权重确定及多准则决策问题。 熵权法（Entropy Weighting Method）与熵权TOPSIS法是决策分析中的常用技术，主要用于解决多目标或多准则的决策问题，在数据分析和评估过程中发挥重要作用。特别是在评价复杂系统或项目时，这两种方法可以帮助决策者量化不同因素的影响，并进行比较。 熵权法的基本思想来源于信息论中的熵概念，用于衡量系统的不确定性。当某一指标的信息量越大（即不确定性越高），其在总权重中所占的比例就越小。通过计算各指标的信息熵来确定各自的权重，使得信息更明确的指标获得更大的权重，在最终决策中发挥更重要的作用。 TOPSIS法（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）又称贴近理想解方法，是一种基于距离的多属性决策分析技术。它的核心思想是寻找与最优解最接近而远离最劣解的方案。这种方法能够直观地评估各个方案的优点，并提供排序依据。 在Stata中实现熵权法和TOPSIS法时，可以编写.do文档来自动化数据处理及计算过程。.do文件包含了一系列命令，用于一次性执行多个操作如数据清洗、变量转换等步骤，从而提高效率并保证结果的准确性。 应用这两种方法前需对原始数据进行预处理，包括标准化以确保所有指标在同一尺度上比较。然后根据熵权法确定各指标权重，并将其应用于TOPSIS法中计算各个方案与理想解和负理想解的距离。通过距离大小排序，可得出综合性能最佳的方案。 提供的文件列表可能包含说明.txt文档，其中详细介绍了使用这些方法的过程及注意事项；6809.zip则可能是Stata do文件及其他相关数据文件组成的压缩包。用户可以按照指导运行.do文件来实现熵权法和TOPSIS法计算，并对数据进行深入分析以支持决策制定。 总结来说，熵权法与TOPSIS法能够有效处理多准则的决策问题；而通过编写Stata .do文档，则可自动化执行这些方法并提供有力的数据支撑。