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多属性决策采用TOPSIS方法的MATLAB程序。

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简介：
该多属性决策TOPSIS方法配套的MATLAB程序，能够直接在MATLAB环境中加载并调用，其中A代表评价矩阵，w表示权重。只需将相关数据输入程序后运行，即可获得最终的方案排序结果。

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  • 基于MATLAB的多属性决策TOPSIS法程序
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    本程序利用MATLAB实现多属性决策中的TOPSIS方法，通过计算各选项与理想解的距离来评估方案优劣，适用于工程、管理等领域的决策分析。 多属性决策TOPSIS方法的Matlab程序可以直接加载到MATLAB环境中使用。输入评价矩阵A和权重向量w后运行该程序即可得到方案排序结果。
     
  • Python中常用多属性决策方法的实现
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    本文介绍了在Python编程语言环境下几种常见的多属性决策方法及其具体实现方式，旨在帮助读者理解和应用这些技术解决实际问题。 本段落介绍了AHP、熵权法、TOPSIS、VIKOR在内的10种方法。
     
  • MCDM：采用多种决策标准的方法（如AHP、Electre、Promethee、Topsis等）的代码库
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    这是一个包含多种多准则决策分析方法的代码库，包括AHP、ELECTRE、PROMETHEE和TOPSIS等技术，为复杂决策问题提供解决方案。 MCDM 是基于多标准决策方法（MCDM）的代码实现。用户可以从五种方法（AHP、Electre、Promethee、Topsis 或 Vikor）中选择并做出决定。在该存储库中，提供了一个用于选择驻车制动器材料的示例。
     
  • 关于前景理论下的多属性决策方法探究
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    本研究探讨了基于前景理论的多属性决策方法，分析其在不确定性条件下的应用价值及优势，为复杂决策问题提供新的视角和工具。 针对属性值以直觉梯形模糊数表示，并且状态概率与属性权重均为区间数的风险型多属性决策问题，邹树梁和武良鹏提出了一种基于前景理论的决策方法进行研究。
     
  • 基于粗糙集的BWM-TOPSIS多准则群体决策方法
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    本研究提出了一种结合粗糙集理论、BWM与TOPSIS模型的新型多准则群体决策方法，旨在提高决策过程中的信息利用效率和决策准确性。通过优化权重确定机制及综合评价体系，该方法为复杂环境下的群体决策提供了一个有效的工具。 多准则群决策是当前决策研究的一个热点领域，在处理信息的不确定性和评价主体性的背景下选择合适的决策方法是一项挑战性任务。为解决这一问题，本段落提出了一种基于粗糙数的新颖多准则群决策方案。首先，通过引入基于粗糙数的最佳最差法（RBWM）来确定评估标准的权重；其次，利用改进后的逼近理想解排序法（RTOPSIS），该方法采用了粗糙数进行优化以评价备选方案并作出最优选择；最后，本段落通过一个实例展示了所提出的方法的应用，并进行了灵敏度分析。同时与其他决策方法进行了对比分析，验证了新提出的群决策方法的有效性和准确性。
     
  • 关于货运方式选择的多属性决策模型与算法研究
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    本研究聚焦于复杂环境下货运方式的选择问题，构建了基于多属性决策理论的分析框架，并提出相应的优化算法，为物流行业提供科学决策支持。 根据决策理论及实践经验，以运输可靠性、运送时间、价格、安全性和便捷性为主要因素构建表征货运方式的属性集合，并建立货运方式选择行为多属性决策模型。鉴于货运服务主要属性间存在部分可补偿特性，采用ELECTRE-I方法求解该模型。为解决ELECTRE-I方法算法收敛性差的问题，提出改进方案：通过偏离阈值度的方法构建一致占优矩阵和矛盾占优矩阵，以反映各元素与阈值间的偏差程度，从而克服了用ELECTRE-I算法无法得出唯一解的难题。最后，以北京至上海运输某化工原料为例验证所建模型及算法的有效性。
     
  • 关于决策树分类中属性选择方法的研究
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    本文探讨了决策树分类中的关键问题——属性选择方法，分析了几种常用算法的优缺点，并提出了一种新的改进策略。 针对ID3算法倾向于选择取值较多的属性作为测试属性这一缺点,引入OneR算法来选取相关子集进行分类,以此减少无关属性和重复属性对分类结果的影响。实验结果显示，相较于原始的ID3算法，改进后的方案提高了分类准确率，并缩短了分类时间；同时解决了ID3算法中存在的取值偏置问题，优化了整体分类效果。
     
  • 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。
     
  • 关于直觉模糊多属性决策的综述分析
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    本文对直觉模糊多属性决策方法进行了全面回顾与深入分析，探讨了该领域的最新进展、主要模型及应用案例，并指出了未来研究方向。 直觉模糊多属性决策是当前决策领域的一个研究热点，在实际应用中有广泛的作用。根据直觉模糊集的发展形式：从直觉模糊集、区间直觉模糊集到直觉三角模糊数以及直觉梯形模糊数，本段落分别介绍了它们在多属性决策和群决策中的最新研究成果，并对其未来发展方向进行了探讨与展望。
     
  • 采用分解策略解决多分类不平衡问题的方法
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    本文介绍了一种基于分解策略来有效处理多分类不平衡数据集的新方法。通过将多分类任务细化为一系列子任务，该方法能够显著提高模型在少数类上的性能和准确性。 针对多分类不均衡问题，提出了一种新的基于一对一（one-versus-one，OVO）分解策略的方法。首先利用该策略将多分类不均衡问题转化为多个二值分类问题；然后使用处理不均衡数据的算法建立相应的二值分类器；接着采用SMOTE过抽样技术对原始数据集进行预处理；之后通过基于距离相对竞争力加权方法来减少冗余分类器的影响；最后利用加权投票法得出最终结果。实验结果显示，在KEEL提供的多个不均衡数据集中，该方法相较于传统经典算法具有明显优势。