1.引言
Topsis也是一种分析类的方法,得到最优结果。
层次分析法:有我了还要你干嘛?
哈哈,这里简单说一下,Topsis与层次分析法的区别:
在处理多个决策层的时候,层次分析法会不准确,显得力不从心,那么这个时候用Topsis会更好一些,简单可以理解为Topsis是层次分析法的优化。
2.第一步:正向化
像成绩这样的决策层,分数越高越好,我们把这种叫做极大型;
像打架这样的决策层,次数越少越好,我们把这种叫做极小型;
像水质量评估的PH值这样的决策层,PH越中间越好,我们把这种叫做中间型;
像体温这样的决策层,越在某一区间越好,我们把这种叫做区间型;
大体上分为这四种类型,那么他们如何来正向化呢?这里我们可以把正向化简单理解为越大越好,换句话来说就是将其他类型转换成极大型
a:极小型
b:中间型
c:区间型
3.第二部:标准化
为什么要标准化呢?因为每个决策层的单位不一样
如成绩和争吵的次数。
那么如何来给这些决策层一个统一的标准单位呢?
运用这样的一个公式就好了。
4.计算得分并归一化
举个例子:
5.补充
我们可以想一想,可不可以将成绩,吵架次数这样的准则做一个重要权重:答案是当然可以
我们可以通过层次分析法将准则层进行权重的求解。这样会使得你的分析具有层次性,合理性,完整性。
之前:
运用层次分析法求出的权重后:
Topsis的讲解就到这里啦!后面代码部分会在一下篇文章讲解。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-754890.html
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