模糊TOPSIS

topsis 的 matlab 实现还挺多的，但这个 repo 的代码算是比较清晰的那种。直接实现了标准 TOPSIS 和模糊 TOPSIS 两个版本，适合搞多指标决策的你参考。代码结构不复杂，主要函数基本都注释清楚，改起来方便。比如你要做一个基于模糊权重的方案优选，用它改个模糊相似度函数就能直接跑。强烈建议你配合看下熵权法相关的例子，像这个熵权 TOPSIS 的实现，能帮你搞清楚怎么给权重自动赋值。还有个细节，模糊部分是用了隶属度函数三角模糊数，数学基础弱点也能看懂。如果你在做模糊 MCDM 类研究或者需要权重灵活的模型，这份代码还蛮合适的。嗯，文件比较小，拉下来几分钟就能跑通。

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。

TOPSIS 的 MATLAB 实现，真的是搞多目标决策时一个挺实用的小工具。用距离算优劣，听起来挺数学的，其实操作不复杂，关键就是数据标准化、找最优最差方案，一顿距离计算搞定。这个代码资源把整个流程都串得蛮清楚，函数分得也比较规整，新手照着改改也能跑起来。适合用在资源分配、项目评估这些需要定量比较多个方案的场景，MATLAB 矩阵那叫一个顺手，效率也高。如果你常搞建模或者评估模型，这套代码拿来直接用或者改一改都还不错。

这是一个使用Matlab编写的Topsis评估程序示例。

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。

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。

方法概述 该方法融合信息熵和TOPSIS法进行综合评价。首先，利用信息熵计算指标权重，客观反映指标信息量；随后，应用TOPSIS法，基于指标权重计算综合得分，对评价对象进行排序。 步骤 数据标准化处理 计算信息熵 确定指标权重 计算各方案与理想解的距离 计算综合得分 排序 优势 客观性：权重由数据自身决定，避免主观因素影响 综合性：考虑指标信息量和方案与理想解的距离 可操作性：步骤清晰，易于实现

讨论了使用Matlab开发运动模糊图像的方法。运动模糊是一种影响普通图像清晰度的现象，介绍了如何利用Matlab工具进行运动模糊处理。

随着研究的深入，TOPSIS分析方法在数学建模中展现出其独特的综合分析能力，为决策提供了重要的参考依据。