熵权法配 TOPSIS 法的组合用来做综合评价，真的是蛮实用的思路。我最近就用到了一份 MATLAB 程序，结构挺清晰，逻辑分明，分两步走：先用熵值法算权重，再把这些权重塞进 TOPSIS 模型里做最终排序。嗯，代码还挺干净的，没有一堆花里胡哨的变量，参数设置也方便。

程序的第一步是基于信息熵，看哪个指标变动大，就给它更高的权重——也合理，变动大的信息多嘛。比如你在评价不同供应商的服务质量、价格、交付周期，波动大的指标就更重要。这种赋权方式，蛮客观。

第二步就上TOPSIS了，说白了就是看谁离“理想值”最近。程序会把你的指标数据矩阵按权重计算出一个综合得分，帮你排个序——谁表现最好，一目了然。

哦对了，整个流程是分开的：权重单独算，评价单独走。你要是想替换其中某个步骤（比如不用熵权法，用 AHP 啥的），改起来也方便，不会把整个逻辑搞乱。

用之前，你只需要准备一个数据矩阵，也就是每个对象对应的每个指标数据。格式要求也不高，基本就是二维数组。程序跑完会输出：每个指标的权重、每个对象的得分、还有整体排序。

，这份 MATLAB 代码还挺适合初学者或者需要快速出结果的场景。比如科研评估、供应商选择、甚至教育评估都能用。如果你手头正好有一堆多指标数据，不妨拿来试试。链接我也给你准备好了，点开直接看。