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文档简介
第14章
综合评价与决策方法数学建模算法与应用14.1理想解法14.1.1方法和原理14.1.2TOPSIS法的算法步骤14.1.3示例clc,clearx2=@(qujian,lb,ub,x)(1-(qujian(1)-x)./(qujian(1)-lb)).*(x>=lb&x<qujian(1))+...(x>=qujian(1)&x<=qujian(2))+(1-(x-qujian(2))./(ub-qujian(2))).*...(x>qujian(2)&x<=ub);qujian=[5,6];lb=2;ub=12;x2data=[567102]';y2=x2(qujian,lb,ub,x2data)Matlab中标准化处理的函数是：zscore(x)clc,cleara=[0.1550004.70.2660005.60.4770006.70.910100002.31.224001.8];[m,n]=size(a);x2=@(qujian,lb,ub,x)(1-(qujian(1)-x)./(qujian(1)-lb)).*(x>=lb&x<qujian(1))+...(x>=qujian(1)&x<=qujian(2))+(1-(x-qujian(2))./(ub-qujian(2))).*...(x>qujian(2)&x<=ub);qujian=[5,6];lb=2;ub=12;a(:,2)=x2(qujian,lb,ub,a(:,2));%对属性2进行变换forj=1:n
b(:,j)=a(:,j)/norm(a(:,j));%向量规范化endw=[0.20.30.40.1];c=b.*repmat(w,m,1);%求加权矩阵Repmat(A,m,n)将A复制m*n块cstar=max(c);%求正理想解cstar(4)=min(c(:,4))%属性4为成本型c0=min(c);%求负理想解c0(4)=max(c(:,4))%属性4为成本型的fori=1:m
sstar(i)=norm(c(i,:)-cstar);%求到正理想解的距离s0(i)=norm(c(i,:)-c0);%求到负理想解的距离end
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