基于MATLAB的熵权TOPSIS综合评价法

数学建模 熵权法 的详细讲解 以及在数学建模中的应用

以下是我搜寻的熵值法求权重并结合TOPSIS进行综合评价的MATLAB代码，自己试过了，是有用的，分开来使用，先求权重，再进行TOPSIS评价。第一次发博，如有不合规或错误的地方，请谅解。 先用熵值法求权重，再将权重代入TOPSIS里使用，分开来算。

topsis评价类算法+熵权法确定权重，r语言代码，可以直接代入数据进行运行，简单方便，私人编写的。

本文提出了一种以车辆为主体的泊位优选策略。本文假定车辆通过网络、地 图或相机与雷达等车载传感器获取了泊位选择所需信息，分析了影响泊位选择的 几种因素；针对停车场的诱导分配策略较少考虑动态障碍物信息的问题，本文利 用多段圆弧的预规划方法将障碍物对泊车难度的影响转化为轨迹安全域的大小， 并依据阿克曼转向最终转化为前轮的转角裕度，以此作为新的属性考虑进泊位决 策；针对挑选的决策属性，本文首先对属性信息进行了因子分析，排除了各属性 间的相关关系，保证了后续决策的准确性；基于熵权法挖掘了各属性信息所反映 的数据价值，并以此为各属性分配了权重；在评价各泊位优劣程度时，结合权重 信息使用“理想点”解法决策出最优泊位；最终，本文设计了典型的停车场场景， 验证了该策略对属性权重分配的合理性，泊位优选结果符合预期。 对于泊车运动控制，绝大多数研究都将泊车看作稳定的低速运动过程，基于 这一假设，将车辆动力学模型简化为刚体稳态运动模型，忽略了车辆动态响应和 侧向滑动，特别是忽略了车辆倒车的稳定性问题。这一方法在车辆稳定低速时取 得了不错的效果，但对速度的适应性较弱。实际倒车入库过程车速并不稳定，存 在车速变化；另一方面，在未来智能化技术普及之后，人类将更少地参与到泊车 环境中，在条件允许的宽敞情况下，车辆可以适当提高车速，提升泊车效率，但 车速稍做提高，车辆动态响应的稳定性便不可忽视。因此简单的稳态运动假设不 能很好地适应相对高速或车速变化较大的场景，也不利于泊车过程中的车速控制。

提供详细的熵权法学习代码。提供详细的熵权法学习代码。提供详细的熵权法学习代码。提供详细的熵权法学习代码。

本代码可以实现在Excel中自动计算熵权法权重，另外可以呈现每一步的计算的结果。能适用一般的计算。 操作步骤 1 将保存在txt文件中的代码复制到excel模块代码窗口 2 执行代码 3 出现选择对方框时，用鼠标选定表格中数据区域（包括指标行，指标标签行，年份列，已及各个指标值区域），按确定即可

matlab熵权法分析比较权重，从而确定各个待比较的重要性，程序要求提供待比较项目的各个指标的数值，从而的到权重

权重计算方法-3-熵权法-Excel计算实现过程（附件1） “熵权”理论是一种客观赋权方法，它借用信息论中熵的概念。熵权是在给定评价对象集后各种评价指标值确定的情况下，各指标在竞争意义上的相对激烈程度，从信息角度考虑，它代表该评价指标在该问题中提供有效信息量的多寡程度，作为一种客观综合评价方法，它主要是根据各指标传递给决策者的信息量大小来确定其权数。

基于熵权的模糊分析法在物流园区选址中的应用.pdf