topsis和条理分析哪个好_topsis综合评价法和条理分析法（topsis综合评价法的优缺点）

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本文目录一览：

• 1、数学建模笔记——评价类模型之TOPSIS
• 2、评价类和决定类--TOPSIS法
• 3、数学建模中各类评价类模型优弱点总结阐明

数学建模笔记——评价类模型之TOPSIS

数学建模中评价类模型的深入大白：TOPSIS方法探析 在摸索评价类模型的旅程中，TOPSIS算法因着实用性和相对简朴性脱颖而出。作为新入门的本科生，我当然仅接触了第二个算法，但已经劳绩颇丰，清风先生的课程实用性极强。评价类模型当然逐渐深入，但TOPSIS算法恰恰适合理解，它是打点层次阐明法局限的好工具。

在现实利用中，TOPSIS的局限性紧张表示在没有数据的情况下无法应用，但通过大白模型的实用前提和灵活运用，可以在建模过程中打点标题。作业中，你可以实施用TOPSIS阐明给出的实例，实践中进修理论常识。最后，如果你对数学建模册本感爱好，可以在微信公众号“我是陈小白”中中兴“数学建模册本”获取干系资源。

在评价类标题中，我们依据权值确定方法可分为主观赋权法与客观赋权法两大类。主观赋权法包含层次阐明法、暗昧综合评判法、综合指数法与功效系数法等。而客观赋权法则涵盖主因素阐明法、TOPSIS法与因子分解法等。

评价类和决定类--TOPSIS法

1、在评价类标题中，我们依据权值确定方法可分为主观赋权法与客观赋权法两大类。主观赋权法包含层次阐明法、暗昧综合评判法、综合指数法与功效系数法等。而客观赋权法则涵盖主因素阐明法、TOPSIS法与因子分解法等。

2、Topsis法指的是一种多属性决定阐明方法，全称为技术优选法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)。该方法的脑筋是将各指标的权重、数据进行尺度化、理想化、贴近度怀抱等利用，最终得出各决定方案的好坏排序，以便于进行最优决定。

3、TOPSIS综合评价法是一种常用的多目的决定阐明方法，它凭据有限个评价对象与理想化目的的接近水平进行排序，从而评估现有对象的相对好坏。TOPSIS法的全称是Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution，是由C.L.Hwang和K.Yoon于1981年头次提出的。

数学建模中各类评价类模型优弱点总结阐明

1、层次阐明法是数学建模中根本的评价类模型之一，实用于系统性的阐明决定标题。其优点在于提供了一种轻便实用的决定方法，能从定性阐明与定量阐明相团结的角度进行决定。此外，所需定量数据信息较少，这使得层次阐明法在现实应用中更为灵活。

2、数学建模中暗昧聚类阐明法优点：聚类阐明模型的优点就是直观，结论形式简明。 弱点：在样本量较大时，要获得聚类结论有必定坚苦。

3、模型评价优点 本文在准确、清晰地阐明了题意地根本上创建了合理、科学的可酿成本打定模型为求最大利润预备了前提。在假设根本上创建了打定折旧费用的模型奇奥地打点了实房、期房数目不确定的标题。创建了以最大利润为目的的单目的规划函数选用MATLAB编程具有必定的现实价格。

4、数学建模中的评估模型紧张有：推测模型、优化模型、决定模型、仿真模型。推测模型 推测模型是数学建模中常见的一种评估模型。它紧张用来推测某一现象或事物的未来成长趋势。例如，通过收集历史数据，创建数学模型，运用回归阐明、时间序列阐明等方法，推测未来的数据走势。

5、- 主因素理论阐明 起源一：寻找潜在变量 因子阐明模型是主因素阐明的推广。它也是操纵降维的脑筋，由研究原始变量干系矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计阐明方法。

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