Cómo usar matlab para escribir el programa TOPSIS
Método %topsis, la normalización del indicador adopta la normalización vectorial, es decir, existen indicadores tanto positivos como negativos
% A es la matriz de decisión, W es la matriz de ponderación, M es la columna de indicadores positivos, N es la columna de indicadores negativos
[ma, na]=size(A);
A= xiangliangguiyi(A); %Get [matriz de decisión estandarizada]
for i=1:na
B(:,i)=A(:
V1 =zeros(1,na); %Inicializar solución ideal y solución ideal negativa
V2=zeros(1,na);
BMAX=max(B); %Obtener regresión ponderada Los valores máximo y mínimo de cada columna de la matriz normalizada
BMIN=min(B) %
for i=1: na
;if i<= size(M,2) % bucle para obtener la solución ideal y la solución ideal negativa, preste atención al juicio, de lo contrario se excederá la cantidad
V1(M(i) )=BMAX(M(i));
V2(M(i))=BMIN(M(i));
fin
si i <=tamaño(N ,2)
V1(N(i))=BMIN(N(i));
V2(N(i))=BMAX(N( i));
end
p>end
for i=1:ma % Recorra el plan por fila y descubra la cercanía del plan
C1=B(i,:)-V1;
S1(i)=norm(C1); %S1 y S2 son las distancias desde el punto ideal positivo y el negativo. punto ideal respectivamente, que se puede obtener utilizando el paradigma de segundo orden
C2= B(i,:)-V2
S2(i)=norm(C2); /p>
T(i)=S2(i)/(S1(i)+S2 (i)); p>
B
V1
V2
S1
S2
T