TOPSIS熵权评价分析法
TOPSIS熵权法是多目标优化的一种数学方法,与灰色关联度分析法分析类似,通过对实施的方案中的各个因素进行打分,而TOPSIS法是计算每个实施方案中与最优方案与最劣方案的距离,得到评价对象与最优方案的接近程度,作为评价优劣的依据,通常情况下,系数最大的是最优解。
TOPSIS熵权分析基本步骤如下:
我们在分析中使用的数据是来自实验的结果,具体的试验方案就是一个代号,不参与讨论,得到这样n次实验,m个实验目标的矩阵数据,称之为决策矩阵(decision matrix),所有的工作都是从决策举证来进行的。
决策举证得到的数据范围是一个很广的数,我们将决策矩阵的n*m数据归一,使每个结果去单位化,同时趋于同化,进行归一化处理,方便之后的计算,避免因为尺度过大造成的计算误差,对误差感兴趣的可以参考数值分析第一章。
归一化公式:
由此得到归一化处理后的矩阵Z:
之后就是得出 n次实验中每个结果的最优解与最劣解,即计算每列中的最值。
得到最优的方案与最劣的方案后,计算每个方案中的值与最优方案的距离、最劣方案的距离,公式、图示如下:
最后得出各个评价方案与最优方案的接近程度,接近程度越高则得到的评价对象越优;
对所有方案的接近程度进行排序,选出合适的结果。
最后可以对实验变量与评价系数列出一个表,下面使用百度文库的一个例子作为对上述文章的一个实战;
可以从图中看出, 1999年的方案最优,1997年的方案最差,具体的方案链接我放在下面了;
TOPSIS 综合评价法 - 百度文库 (baidu.com)
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