TOPSIS-Python
python中TOPSIS优化算法的源代码。
TOPSIS是一种补偿性汇总的方法,它通过标识每个准则的权重,标准化每个准则的得分并计算每个备选方案与理想备选方案(这是每个准则中的最佳得分)之间的几何距离来比较一组备选方案。 TOPSIS的假设是标准是单调递增或递减的。 通常需要规范化,因为在多准则问题中,参数或准则的维数通常不一致。 诸如TOPSIS之类的补偿方法允许在多个标准之间进行权衡,其中一个标准的较差结果可以被另一个标准的良好结果所抵消。 与非补偿方法相比,这提供了一种更现实的建模形式,后者包括或排除基于硬边界的替代解决方案。 提供了在核电厂上的应用示例。
样品用法
from topsis import Topsis
import numpy as np
evaluation_matrix = np . array ([
[ 1 , 2 ,
2021-11-02 11:01:09
4KB
Python
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