熵权法

熵权法是一种多准则决策方法，通过计算各准则的熵值和权重来进行决策分析。MATLAB提供了便捷的实现工具，可用于快速计算和应用熵权法。这种方法在工程和管理领域得到广泛应用，能有效处理多因素决策问题。

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。

熵权法是一个蛮实用的多指标决策方法，用来从一堆复杂数据中提取出关键指标的权重。这段代码通过港口研发投入的数据，使用熵值法来确定各个指标的权重，挺适合用来做这类的项目。如果你对数据、决策模型这些感兴趣，可以尝试一下，代码写得简洁，易于理解和修改。嗯，基本上就是把数据归一化后，计算熵值，再利用熵值来确定权重。MATLAB环境下运行也比较方便，几乎零门槛。如果你刚好在做类似的项目，可以直接拿来用，效果挺不错的哦！

该模型从基站使用角度出发，分析正常用户与欺诈骚扰用户在各项指标上的差异，选取具有显著区别的指标构建模型。模型构建过程涵盖数据预处理、基于熵权法的欺诈骚扰用户指标权重计算以及用户综合评价值计算等步骤。

熵值法优化TOPSIS计算公式，提出改进熵权TOPSIS法，结合定性定量因素对电力营销服务进行评价，验证了该方法的实用性。

本包含两个文件：运行主文件和熵权TOPSIS函数。运行主文件可从我的个人主页文章中获取详细说明。函数中附有代码注释。我认为熵权TOPSIS是一种相对简单的多准则决策方法。

以下是我搜索到的关于使用熵值法计算权重，并结合TOPSIS进行综合评价的MATLAB代码。我已经验证过，确实有效。您可以先使用熵值法计算权重，然后将计算得到的权重应用到TOPSIS评价中。这样分步骤进行可以更加清晰和高效。这是我第一次发布文章，如有不符合规范或者错误的地方，请谅解。

针对传统矿山安全性模糊评价中隶属度转换算法存在的目标分类不明确和数据冗余问题，提出一种基于熵权的数据挖掘方法。该方法通过定义指标区分权重，清除隶属度转换过程中的冗余数据，筛选出对目标分类起关键作用的有效值，从而实现更精确的隶属度转换，并应用于矿山安全性模糊综合评价。实例分析验证了该方法的有效性，结果表明，基于熵权的隶属度转换算法能够提高矿山安全性评价的精度，为矿山安全生产提供有效指导。

组合赋权法在优化问题中挺常见的，是多目标决策时有用。你知道吗，Python 的灵活性和它强大的科学计算库像NumPy、Pandas都能帮你轻松实现这个方法。重点就在于如何为各个因素赋权重，这个权重决定了各个因素对最终结果的影响程度。像这样，weights = [0.3, 0.2, 0.4, 0.1]，这个权重配置之后，你就可以开始加权数据，最终筛选出最佳解，效率蛮高的。如果权重是未知的，还可以通过机器学习来学习得到，像用Scikit-learn训练模型来优化权重分配。此外，组合赋权法也能与其他算法配合，比如遗传算法、粒子群优化等，让优化效果更好。，Python 为这种建模和优化问题了挺多强大的

介绍了topsis评价类算法，采用熵权法确定权重，并提供了私人编写的r语言代码，方便用户直接代入数据进行运行。