文件名称：TOPSIS-Python:python中TOPSIS优化算法的源代码
文件大小：4KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-06 03:41:26
Python
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 ,
【文件预览】：
TOPSIS-Python-master
----LICENSE(1KB)
----README.md(3KB)
----topsis.py(6KB)
----example.py(705B)