数学建模学习(3):综合评价类问题整体解析及分析步骤
一、评价类算法的简介

对物体进行评价,用具体的分值评价它们的优劣

选这两人其中之一当男朋友,你会选谁?
不同维度的权重会产生不同的结果
所以找到每个维度的权重是最核心的问题
0.25
二、评价前的数据处理

| 供应商ID | 可靠性 | 指标2 | 指标3 | 指标4 | 指标5 |
| 1 | 1 | 4 | 100 | 56 | 1000 |
| 2 | 2 | 6 | 105 | 55 | 2000 |


正向指标处理:即越大越好的指标
方案一:正向指标的标准化处理
function data =zheng1(data1)data =(data1-min(data1))./(max(data1)-min(data1))
end

方案二:直接赋值
function data = zheng2(data1)data = data1
end
负向指标处理:即越小越好的指标
方案一:
function data = fu3(data1)data = (max(data1) - data1) ./ (max(data1) - min(data1))
end

方案二:
function data = fu4(data1)data = (max(data1) - data1);
end

方案三:
function data = fun5(data1)data = 1 ./ (max(abs(data1))+data1);
end

单点型指标处理:即某个值的时候是最好的
function data = qu6(data1,a)data = 1./(abs(data1-a)/max(abs(data1-a)))
end

区间型指标处理:即一定区间范围内最好
function data = qu7(data1,a,b)
for i=1:length(data1)if(data1>a)&&(data1<b)data(i)=1;elseif(data1<a)data(i)=data1/a;elseif(data1>b)data(i)=b/data1;end
end

标准化处理
消除量纲

层次分析法算法流程:
主观性比较强,通过人来判断




三、TOPSIS法

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