Python中的熵权TOPSIS代码

简介：
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。