TopSis法

合集下载

TopSis法

TopSis法

TopSIS法的发展趋势
研究进展
国内外研究现状和趋势 应用领域和实际案例 未来研究方向和挑战
未来发展方向
提高计算效率:通 过优化算法和并行 计算技术,提高 To p S I S 法 的 计 算 效率。
扩展应用领域:将 To p S I S 法 应 用 于 更多领域,如环境 评估、供应链管理 等。
建 立 To p S I S 模 型 : 根 据 评 价 指 标 建 立 To p S I S 模 型
计 算 权 重 : 根 据 To p S I S 模 型 计 算 各 评价指标的权重
综合评价:根据权重和评价指标进 行综合评价
结果分析:对综合评价结果进行分 析,找出最优方案或改进措施
应 用 推 广 : 将 To p S I S 法 应 用 于 实 际 工作中,不断优化和改进
• 3前景展望 • ***SIS法在决策分析中的应用将越来越广泛
• 随着技术的发展,TopSIS法将更加智能化和高效 ***SIS法与其他决策分析方法 的结合将成为一个重要的研究方向 ***SIS法在解决实际问题中的应用案例将 不断增加,为其发展提供更多支持
• ***SIS法与其他决策分析方法的结合将成为一个重要的研究方向 • ***SIS法在解决实际问题中的应用案例将不断增加,为其发展提供更多支持
应用领域
风险评估:用于风险评估, 如自然灾害、事故等
质量管理:用于质量管理, 如产品质量控制、服务质量
评估等
决策分析:用于多属性决策 分析,如投资决策、项目评 估等
环境评估:用于环境评估, 如环境污染、生态保护等
TopSIS法的原理
原理概述
确定评价
计算各指标的得分
改进方向
提高可解释性:通过改进算法, 使 得 To p S I S 法 的 结 果 更 容 易 被 理 解和解释。

topsis方法

topsis方法

topsis方法
Topsis方法是一种多准则决策分析方法,用于帮助决策者从多
个备选方案中选择出最优解。

该方法将备选方案的各个准则指标进行标准化处理,并计算出各个备选方案相对于最理想方案和最负理想方案的接近程度。

在topsis方法中,每个备选方案都有多个准则指标,如成本、
效益、可行性等。

这些准则指标用来评估备选方案的优劣。

为了将这些准则指标进行比较,需要先进行标准化处理。

标准化可以将不同量纲和单位的指标转化为无量纲的相对指标,使得各个指标可以进行比较。

接下来,需要确定最理想方案和最负理想方案。

最理想方案是指在所有准则指标上都取得最优值的方案,而最负理想方案则是指在所有准则指标上都取得最差值的方案。

确定最理想方案和最负理想方案的目的是为了计算每个备选方案相对于这两个理想方案的接近程度。

通过计算每个备选方案与最理想方案和最负理想方案的欧氏距离,可以得到每个备选方案相对于这两个理想方案的接近程度。

欧氏距离越小,表示备选方案越接近于最理想方案;欧氏距离越大,表示备选方案越接近于最负理想方案。

最后,根据每个备选方案的接近程度,可以得出一个综合评价指标,用来衡量备选方案在各个准则指标上的综合表现。

综合评价指标越大,表示备选方案越优于其他方案。

通过topsis方法,决策者可以将备选方案的多个准则指标综合
考虑,选择出最优解。

这种方法可以帮助决策者做出更加科学、客观的决策。

topsis 原理

topsis 原理

topsis 原理摘要:一、Topsis 算法简介1.Topsis 的全称及英文缩写2.提出背景:解决传统多属性决策方法中的问题3.算法目标:实现属性权重的自动确定二、Topsis 原理1.基于距离的概念2.计算决策对象之间的距离3.确定属性权重4.计算总体距离及排序三、Topsis 算法步骤1.确定决策对象2.计算属性值3.计算距离4.确定权重5.计算总体距离6.排序并返回结果四、Topsis 算法的优缺点1.优点:适用于各种数据类型,计算简单,结果直观2.缺点:对于属性值分布不均匀的情况,结果可能不稳定正文:Topsis 算法是一种解决多属性决策问题的方法,全称为“Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution”,其英文缩写为TOPSIS。

该算法是在20 世纪80 年代由希腊学者Michalis D.Michael 教授提出的,旨在解决传统多属性决策方法中存在的问题,如:如何确定属性权重、如何将属性值转换为相对重要性等。

Topsis 算法的核心原理是基于距离的概念。

首先,计算决策对象之间的距离,这里的距离可以是欧氏距离、余弦距离等。

接着,通过距离计算来确定属性权重,距离小的属性被赋予较大的权重。

然后,计算总体距离,即所有决策对象与最优解之间的距离之和。

最后,根据总体距离对决策对象进行排序,距离最小的对象被认为是最优解。

具体实施Topsis 算法时,需要按照以下步骤进行:1.确定决策对象:首先需要明确决策问题的对象,这可以是产品、方案、候选人等。

2.计算属性值:对于每个决策对象,需要计算其各个属性的值。

3.计算距离:根据所选距离公式,计算各个决策对象之间的距离。

4.确定权重:根据距离大小确定各个属性的权重,距离小的属性权重较大。

5.计算总体距离:计算所有决策对象与最优解之间的距离之和。

6.排序并返回结果:根据总体距离对决策对象进行排序,返回排序结果。

topsisi法

topsisi法

TOPSIS法是一种多目标决策分析方法,根据有限个评价对象与理想化目标的接近程度进行排序。

这种方法又称为优劣解距离法,其基本原理是通过检测评价对象与最优解最烈解的距离来进行排序。

在解决评价类问题中,TOPSIS法适用于有多个决策变量,或者指标的数据已知的情况。

TOPSIS法的操作方法包括以下步骤:
1.将原始矩阵正向化:即把指标的类型全部转化为极大型(把数值的意义统一)。

常见指标类型如下:极小型→极大型中间型→极大型区间型→
极大型。

2.正向化矩阵标准化:消除指标中不同量纲的影响。

3.计算得分并归一化。

以上信息仅供参考,可以咨询数学领域专业人士获取更准确更全面的信息。

TOPSIS法

TOPSIS法

TOPSIS法TOPSIS法(Technique for Order Preferenceby Similarity to Ideal Solution,)逼近理想解排序法、理想点法TOPSIS法概述TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution )法是C.L.Hwang和K.Yoon于1981年首次提出,TOPSIS法根据有限个评价对象与理想化目标的接近程度进行排序的方法,是在现有的对象中进行相对优劣的评价。

理想化目标(Ideal Solution)有两个,一个是肯定的理想目标(positive ideal solution)或称最优目标,一个是否定的理想目标(negative ideal solution)或称最劣目标,评价最好的对象应该是与最优目标的距离最近,而与最劣目标最远,距离的计算可采用明考斯基距离,常用的欧几里德几何距离是明考斯基距离的特殊情况。

TOPSIS法是一种理想目标相似性的顺序选优技术,在多目标决策分析中是一种非常有效的方法。

它通过归一化后的数据规范化矩阵,找出多个目标中最优目标和最劣目标(分别用理想解和反理想解表示) ,分别计算各评价目标与理想解和反理想解的距离,获得各目标与理想解的贴近度,按理想解贴近度的大小排序,以此作为评价目标优劣的依据。

贴近度取值在0~1 之间,该值愈接近1,表示相应的评价目标越接近最优水平;反之,该值愈接近0,表示评价目标越接近最劣水平。

该方法已经在土地利用规划、物料选择评估、项目投资、医疗卫生等众多领域得到成功的应用,明显提高了多目标决策分析的科学性、准确性和可操作性。

[编辑]TOPSIS法的基本原理其基本原理,是通过检测评价对象与最优解、最劣解的距离来进行排序,若评价对象最靠近最优解同时又最远离最劣解,则为最好;否则为最差。

其中最优解的各指标值都达到各评价指标的最优值。

topsis法

topsis法

topsis法优劣解距离法(TOPSIS法)(备用)优劣解距离法(TOPSIS)又称理想解法,是一种有效的多指标评价方法。

这种方法通过构造评价问题的正理想解和负理想解,即各指标的最大值和最小值,通过计算每个方案到理想方案的相对贴近度,即靠近正理想解和远离负理想解的程度,来对方案进行排序,从而选出最优方案。

TOPSIS过程比较简单,请参考司守奎第二版14章第一节,但是TOPSIS的代码暂时无法直接运用,因为这种类型的评价方法还要考虑一下,最优解是越大越好还是越小越好。

例研究生院试评估。

为了客观地评价我国研究生教育的实际情况和各研究生院的教学质量,国务院学位委员会组织过一次研究生院的评估。

为了取得经验,先选5所研究生院,收集有关数据资料进行了试评估,表1是所给出的部分数据。

其MATLAB求解源代码如下:clc, cleara=[0.1550004.70.2660005.60.4770006.70.910100002.31.224001.8];[m,n]=size(a);qujian=[5,6]; lb=2; ub=12;a(:,2)=x2(qujian,lb,ub,a(:,2)); %对属性2进行变换,针对这个题目比较特殊,其他题目一般用不到,详细介绍看司老师的书即可。

for j=1:nb(:,j)=a(:,j)/norm(a(:,j)); %向量规划化 endw=[0.20.30.40.1];c=b.*repmat(w,m,1); %求加权矩阵 Cstar=max(c); %求正理想解Cstar(4)=min(c(:,4)); %属性4为成本型的,越小越好 fprintf('正理想解为:\n');disp(Cstar); C0=min(c); %q 求负理想解C0(4)=max(c(:,4)); %属性4为成本型的,越小越好 fprintf('负理想解为:\n');disp(C0); for i=1:mSstar(i)=norm(c(i,:)-Cstar); %求到正理想解的距离S0(i)=norm(c(i,:)-C0); %求到负理想的距离 endf=S0./(Sstar+S0);[sf,ind]=sort(f,'descend'); %求排序结果 fprintf('排序指标值:\n');disp(sf); fprintf('排序结果为:\n');disp(ind);根据MATLAB源代码运行结果可得:从优到劣的次序为4、3、2、1、5。

TopSis法

TopSis法

好。如表11所示,以扎诺尔南山煤矿最优,即对呼吸系统危害最
小;而沈阳田师傅煤矿最劣。
加权Topsis法
以上例子是在等权或没有考虑权重的情况下计算所 得的,当我们进行权重估计时,各指标与最优方案 及最劣方案距离的计算公式应改为:
D D
i
i

(a a
j 1 j ij m j ij

D
4
(a
j 1
3
3
4j
a4 j )2
(0.9649 0.0999)2 (0.5879 0.3813)2 (0.9907 0.1101)2 1.2515
D
4
(a
j 1
4j
a4 j ) 2 . . . 0.1306
Topsis 法基本步骤(续4)
m
2 ij
)
2

(a a
j 1
ij
)
其中

j
为第j个指标的权重系数。
Topsis法总结
基本思想:基于归一化后的原始数据矩阵,找出有限方案
中的最优方案和最劣方案(分别用最优向量和最劣向量表示),然 后分别计算诸评价对象与最优方案和最劣方案间的距离,获得各评 价对象与最优方案的相对接近程度,以此作为评价优劣的依据。
( X
' 2 ij
) (原低优指标)
如本例对白沙湘永煤矿粉尘几何平均浓度归一化处理如下:
Topsis 法基本步骤(续2)
a11 X 11
( X
i 1
5

i1
1.9685 1.96852 0.50002 1.40062 1.01522 9.80392

topsis 方法

topsis 方法

topsis 方法
TOPSIS法是一种灵活的决策分析方法,用于识别最佳替代方案。

它结合了两项测量标准,一项衡量最优选择,另一项衡量最差选择。

它是一种灵活的、容易使用的决策模型,可用于决策制定,评价和研究等方面。

TOPSIS方法主要由三个步骤组成:
1.确定决策问题的指标和决策替代方案,以及每个替代方案在每个指标上的得分;
2.计算每个替代方案的相对优劣,并将其表示为每个替代方案的正相关距离(PPD)和负相关距离(NPD);
3.根据正相关距离和负相关距离的比值,确定最佳替代方案。

TOPSIS方法的主要优点是:
1. 它使用比较简单的数学技术来确定最佳替代方案。

2. 它可以处理多指标问题,并考虑到不同类型的限制条件。

3.它可以系统地考虑各个指标之间的关系,从而更准确地识别最佳替代方案。

TOPSIS方法的主要缺点是:
1. 需要手动计算各个指标之间的相关距离,这可能是一项费时的工作。

2. 对于较复杂的决策问题,必须调整指标的权重,以考虑各指标之间的相关性,这也可能需要一定的时间。

3. 该方法只能处理一些特定的决策问题,无法提供更完整的决
策建议。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

6.按 C i 大小将各评价对象排序, C i 值越大,表示综合效益越 . 大小将各评价对象排序 排序, 值越大,表示综合效益越 如表11所示 以扎诺尔南山煤矿最优, 所示, 好。如表 所示,以扎诺尔南山煤矿最优,即对呼吸系统危害最 小;而沈阳田师傅煤矿最劣。 沈阳田师傅煤矿最劣。
加权Topsis法

D =
+ 4
∑ (a
j =1
3
3
+ 4j
− a4 j )2
= (0.9649 − 0.0999)2 + (0.5879 − 0.3813)2 + (0.9907 − 0.1101)2 = 1.2515
D =
− 4
∑ (a
j =1
− 4j
− a4 j )2 = . . . = 0.1306
Topsis 法基本步骤(续4) 法基本步骤( )
a11 = X 11
∑(X
i =1
5
=
i1
1.9685 1.9685 + 0.5000 + 1.4006 + 1.0152 + 9.8039
2 2 2 2 2
= 0.1937
)2
归一化处理后的结果矩阵见下表: 归一化处理后的结果矩阵见下表:
表10
厂矿 白沙湘永煤矿 沈阳田师傅煤矿 抚顺龙凤煤矿 大同同家山煤矿 扎诺尔南山煤矿
Topsis 法基本步骤
1、评价指标同趋势化,Topsis法进行评价时,要求所有指标 、评价指标同趋势化 同趋势化, 法进行评价时, 法进行评价时
变化方向一致(即所谓同趋势化),将高优指标转化为低优指 变化方向一致(即所谓同趋势化),将高优指标转化为低优指 同趋势化), 标,或将低优指标转化为高优指标,通常采用后一种方式。转 或将低优指标转化为高优指标,通常采用后一种方式。 化方法常用倒数法,即令原始数据中低优指标 化方法常用倒数法,即令原始数据中低优指标Xij(i=1,2…,n; 倒数法 , ; j=1,2…m),通过X ′ = 1 X 变换而转化成高优指标,然后建立 变换而转化成高优指标 高优指标, 通过
以上例子是在等权或没有考虑权重的情况下计算所 得的,当我们进行权重估计 进行权重估计时 得的,当我们进行权重估计时,各指标与最优方案 及最劣方案距离的计算公式应改为: 及最劣方案距离的计算公式应改为:
D D
− i
+ i
=
∑ω (a − a )
+ j =1 j ij ij
m
2
=
∑ ω (a − a
− j =1 j ij
a11 a A = 21 ⋅⋅⋅ a n1 a12 a 22 ⋅⋅⋅ an2 ⋅⋅⋅ ⋅⋅⋅ ⋅⋅⋅ ⋅⋅⋅ a1m a2m ⋅⋅⋅ a nm

如本例对白沙湘永煤矿粉尘几何平均浓度归一化处理如下: 如本例对白沙湘永煤矿粉尘几何平均浓度归一化处理如下:
Topsis 法基本步骤(续2) 法基本步骤( )
归一化矩阵值
游离SiO2含量 (%) 0.3281 0.2879 0.5643 0.3813 0.5879 煤肺患病率 (%) 0.0342 0.0413 0.0594 0.1101 0.9907
粉尘几何平均浓度 (mg/m3) 0.1937 0.0492 0.1378 0.0999 0.9649
3.据A矩阵得到最优值向量和最劣值向量,即有限方案中的最 . 矩阵得到最优值向量和最劣值向量, 矩阵得到最优值向量和最劣值向量 即有限方案中的最 优方案和最劣方案为 优方案和最劣方案为:
最优方案A+ = ai+,ai+2 , ,aim)=(0.9649,0.5879,0.9907) ( 1 ⋅⋅⋅ + 最劣方案A− = ai− ,ai−2 , ,aim)=(0.0492,0.2879,0.0342) ( 1 ⋅⋅⋅ −
Topsis 法基本步骤(续3) 法基本步骤( )
4. 分别计算诸评价对象所有各指标值与最优方案及最劣方案的 分别计算诸评价对象所有各指标值与最优方案 最劣方案的 最优方案及 + 距离 Di 与 D − :
m
2 ij
)
其中
ω
j
为第j个指标的权重系数。 为第j个指标的权重系数。 权重系数
Topsis法总结 法总结
基本思想:基于归一化后的原始数据矩阵, 归一化后的原始数据矩阵 基本思想:基于归一化后的原始数据矩阵,找出有限方案
中的最优方案和最劣方案(分别用最优向量和最劣向量表示),然 中的最优方案和最劣方案(分别用最优向量和最劣向量表示),然 最优方案 ), 后分别计算诸评价对象与最优方案和最劣方案间的距离, 后分别计算诸评价对象与最优方案和最劣方案间的距离,获得各评 距离 相对接近程度, 价对象与最优方案的相对接近程度 以此作为评价优劣的依据。 价对象与最优方案的相对接近程度,以此作为评价优劣的依据
ij ij
同趋势化后的原始数据表,如表 。 同趋势化后的原始数据表,如表2。
表2 厂矿 白沙湘永煤矿 沈阳田师傅煤矿 抚顺龙凤煤矿 大同同家山煤矿 扎诺尔南山煤矿 指标转化值 游离SiO2含量 (%) 23.2558 20.4082 40.0000 27.0270 41.6667 煤肺患病率 (%) 11.4943 13.8889 20.0000 37.0370 33.3333
排序结果 3 5 2 4 1
5.计算诸评价对象与最优方案的接近程度 i,其计算公式如下: .计算诸评价对象与最优方案的接近程度C 其计算公式如下: 接近程度
D iCi = D i+ + D i− 之间取值, 最优水平; 与 之间取值 C 愈接近1,表示该评价对象越接近最优水平 C i 在0与1之间取值, i 愈接近 ,表示该评价对象越接近最优水平; 反之,愈接近0,表示该评价对象越接近最劣水平。 反之,愈接近 ,表示该评价对象越接近最劣水平。
a ij = X ij
a ij = X
' ij


i =1
n i =1
n
2 X ij ( 原 高 优 指 标 )
∑ (X
' 2 ij
) (原 低 优 指 标 )
式中X 表示第i个评价对象在第 个指标上的取值, 个评价对象在第j个指标上的取值 X 式中 ij表示第 个评价对象在第 个指标上的取值, ij 表示经 倒数转换后的第i个评价对象在第 个指标上的取值。 个评价对象在第j个指标上的取值 倒数转换后的第 个评价对象在第 个指标上的取值。 由此得出经归一化处理后的A矩阵为 矩阵为: 由此得出经归一化处理后的 矩阵为:
表11 不同厂矿指标值与最优值的相对接近程度及排序结果 厂矿 白沙湘永煤矿 沈阳田师傅煤矿 抚顺龙凤煤矿 大同同家山煤矿 扎诺尔南山煤矿
D i+
1.2258 1.3527 1.2457 1.2515 0.0000
D i−
0.1500 0.0071 0.2914 0.1306 1.3577
Ci
0.1067 0.0052 0.1896 0.0945 1.0000
基本步骤: 基本步骤:
①指标同趋势化; 指标同趋势化; ②归一化处理; 归一化处理; ③寻找最优方案与最劣方案; 寻找最优方案与最劣方案; ④计算评价对象与最优方案和最劣方案间的距离; 计算评价对象与最优方案和最劣方案间的距离; 距离 ⑤计算各评价对象与最优方案的接近程度 ; 计算各评价对象与最优方案的接近程度 ⑥依接近程度对各评价对象进行排序,确定评价效果。 依接近程度对各评价对象进行排序,确定评价效果。 进行排序

表1 厂矿 白沙湘永煤矿 沈阳田师傅煤矿 抚顺龙凤煤矿 大同同家山煤矿 扎诺尔南山煤矿 5个煤矿测定结果与煤肺患病率 个煤矿测定结果与煤肺患病率 煤肺患病率 (%) ) 8.7 7.2 5.0 2.7 0.3
游离S 游离 iO2含量 粉尘几何平均 浓度( 浓度(mg/m3) (%) ) 50.8 200.0 71.4 98.5 10.2 4.3 4.9 2.5 3.7 2.4
Topsis 法
Topsis法 method) Topsis法(Topsis method): 是系统工程中有限方案多目标决策 是系统工程中 有限方案多目标决策 分析的一种常用方法,可用于效益评价、 分析的一种常用方法,可用于效益评价、 的一种常用方法 卫生决策和卫生事业管理等多个领域。 卫生决策和卫生事业管理等多个领域。本 对样本资料无特殊要求,使用灵活简便 灵活简便, 法对样本资料无特殊要求,使用灵活简便, 故应用日趋广泛。 故应用日趋广泛。
粉尘几何平均浓度 (mg/m3) 1.9685 0.5000 1.4006 1.0152 9.8039
Topsis 法基本步骤(续1) 法基本步骤( )
2、对同趋势化后的原始数据矩阵进行归化处理,并建立相应矩 、对同趋势化后的原始数据矩阵进行归一化处理 进行归一化处理,
阵。其指标转换公式为: 其指标转换公式为:
Topsis 法示例
5个煤矿煤尘对呼吸系统危害的研究资料见表 个煤矿煤尘对呼吸系统危害的研究资料见表1, 个煤矿煤尘对呼吸系统危害的研究资料见表 拟综合粉尘几何平均浓度、游离S 拟综合粉尘几何平均浓度 、 游离 iO2 含量和煤肺患 病率3个指标进行综合评价 个指标进行综合评价。 病率 个指标进行综合评价。
模糊综合评价
多级模糊总评价
i
+ i
D
=
=
+
( ∑ a
j =1
m
+ ij
2 − a ij)
D
− i
∑( a
j =1
m
− ij
2 − a ij)
式中 Di 与 Di 分别表示第 i个评价对象与最优方案及最劣方案的 个评价对象与最优方案及最劣方案的 距离; 在第j 个指标的取值。 距离; a ij 表示某个评价对象 i 在第 个指标的取值。 例如,大同同家山煤矿如下,其余结果见表11。 例如,大同同家山煤矿如下,其余结果见表 。
相关文档
最新文档