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本文档是关于用Matlab实现Topsis算法的具体内容

代码片段和文件信息
clcclear
a=[5.1 350 183 169 0.08 0.17 0.15 0.006 23.8 51.4 0.78 1.35 0.026 10.7 1.48 0.0026 900
6.9 327 138 160 0.11 0.19 0.15 0.003 16.2 65.1 0.98 2.63 0.012 13 1.72 0.0178 1805
6.4 524 232 162 0.07 0.2 0.27 0.0015 1.9 10 0.15 18.4 0.321 0.05 0.53 0.0025 600
7.2 1020 209 312 1.08 0.65 0.19 0.0015 1.7 10 0.03 0.32 0.004 0.025 2.18 0.0211 968
];
[mn]=size(a);
for j=1:n
b(:j)=a(:j)/norm(a(:j));%向量规范化;
end
w=(1/17)*ones(117);
c=b.*repmat(wm1); %求加权矩阵;
cstar=min(c); %求正理想解;
cstar(1)=max(c(:1)) %属性一为效益型;
c0=max(c); %求负理想解;
c0(1)=min(c(:1)) %属性一为效益型;
for i=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
f=S0./(Sstar+S0)
[Sfind]=sort(f‘descend‘) % 求排序结果;
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
文件 805 2012-08-23 19:57 topsis.m
文件 796 2012-08-23 19:57 topsis.asv
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