为科学客观的评价煤矿的安全现状,建立了基于博弈论组合赋权的TOPSIS煤矿安全现状评价模型。首先,运用博弈论将模糊层次分析法(FAHP)和熵权法求出的权重进行优化组合赋权。其次,将组合权重与TOPSIS方法计算出的样本贴近度矩阵相结合,构建煤矿安全现状综合评价模型。最后,运用该模型评价河南义马煤业5个煤矿的安全现状等级;同时将该模型的评价结果与FAHP-TOPSIS模型和熵权-TOPSIS模型的评价结果进行对比。结果表明:该模型的评价结果与煤矿实际安全情况基本一致,且该模型的评价结果更加科学准确。

该文件是全国大学生数学建模知识中的一个算法Topsis优劣解距离法的源码和建模赛题拓展资料，具体的讲解内容可以参考本人博客【优劣解距离法】

综合评价方法，topsis方法详细讲解，专业PPT格式

英文全称：Technique for order performance by similarity to ideal solution 正理想解：各指标属性达到最满意的解。 负理想解：各指标属性达到最不满意的解。

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 ,

Topsis算法——MATLAB版本，函数是较为通用的模板，分析各种指标数据的变化，并根据其中的算法，进行得分和排名。

基于熵权TOPSIS和BP神经网络预测的银行信贷决策研究.pdf

直觉模糊数多属性决策的TOPSIS方法，卫贵武，，针对属性权重信息确定且属性值为直觉模糊数的多属性决策问题，提出了一种逼近理想解的决策分析方法。该方法依据传统的TOPSIS方法的

结合熵权法的topsis方法的代码，由于本身函数较多，还有一些数据作为例题所以没有办法单独放在网页上，只能通过压缩包下载

MCDM 基于多标准决策方法（MCDM）的代码。 用户可以从5种方法（AHP，Electre，Promethee，Topsis或Vikor）中进行选择并做出决定。 在该存储库中，有一个用于选择驻车制动器材料的示例