TOPSIS的MATLAB算法实现

多属性决策的TOPSIS算法。其中leibie.mat可修改各个属性效益型or成本型，效益型即为1，成本型即为-1。shuxing.mat可修改各个方案的评价值。最终输出的index为最终的排名结果。

%function lixiangjie
%global leibie
load（‘leibie.mat‘）;%读入数据，确定效益型or成本型
%% 考虑效益型or成本型
D=nan;
Z=normalization（）;
[hanglie]=size（Z）;
for i=1:hang
    for j=1:lie
        D（ij）=Z（ij）*leibie（j）;
    end
end
%% 考虑正负理想解
zhenglixiang=max（D）;
fulixiang=min（D）;
%% 计算各方案到正负理想解的距离
for i=1:hang
    temp=0;
    temp1=0;
    for j=1:lie
        temp=temp+（D（ij）-zhenglixiang（j））^2;
        temp1=temp1+（D（ij）-fulixiang（j））^2;
    end
    d_1（i）=sqrt（temp）;
    d_2（i）=sqrt（temp1）;
end
%% 计算各方案的接近程度
for i=1:hang
    c（i）=d_2（i）/（d_2（i）+d_1（i））;
end
[Aindex]=sort（c‘descend‘）;