【数学建模】第二讲TOPSIS法
【数学建模】第二讲TOPSIS法
简介：TOPIS法简称，优劣解距离法，是一种常用的综合评价方法，其能充分利用原始数据的信息，其结果能精确地反映各评价方案之间的差距。
TOPSIS法可以是层次分析法的补充，层次分析法评价的决策层不能太多，太多的话n会很大，判断矩阵和一致矩阵差异可能会很大（通过不了一致性检验），而且平均随机一致性指标RI的表格中n最多是15.
决策层中的指标数据如果是具体的，就可以用TOPSIS（层次分析法中指标数据是要由专家填写（虽然一般是自己））
指标的类型: A.极大型指标（效益性指标）：越大越好
B.极小型指标（成本型指标） ：越小越好
C.中间型指标:越接近某个值越好
D.区间型指标:落于某个值最好好
应用时，需要将其他类型的指标统一转化为极大型指标
然后还要标准化（消除不同指标量纲的影响）
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