【正文】
后的評分矩陣。令 ωi為屬性 i的相對權(quán)重, gij為乘上權(quán)重后的標(biāo)準(zhǔn)化評分,則加權(quán)后的標(biāo)準(zhǔn)化評分矩陣為: 11 12 1 1 11 2 12 121 22 2 1 21 2 22 21 2 1 1 2 2... ...... ...... ...m m mm m mn n m n n n m m ng g g w r w r w rg g g w r w r w rg g g w r w r w r? ? ? ?? ? ? ?? ? ? ??? ? ? ?? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ?**m a x | 1 , 2 , , | 1 , 2 , ,ij iA g i m g i m? ? ? ? 先將小的屬性調(diào)整為最大,則最理想解為所有屬性的最大值構(gòu)成的方案 A*,因此方案 A*可能不是現(xiàn)有方案中的任何一個方案。同理,負(fù)理想解為所有屬性的最小值構(gòu)成的方案A,也可能不存在于現(xiàn)方案之中。 方案 j到最理想解的距離為分離度 Sj*,到負(fù)理想解的距離為分離度 Sj,分別定義如下: * * 2121( ) , 1 , 2 , ,( ) , 1 , 2 , ,nj ij iinj ij iiS g g j nS g g j n????? ? ?? ? ??? TOPSIS以計(jì)算相對接近度指標(biāo)來整合距離最理想解和負(fù)理想解的兩個距離衡量,并以比例方式來匯總( aggregate)兩種分離度,從而衡量方案的優(yōu)劣。 ** , 1 , 2 , ,jjjjSR C j nSS?????** , 1 , 2 , ,jjjjSR C j nSS?????0 1 ?越接近 1,表示該方案相對負(fù)理想解越遠(yuǎn)從而越佳 ?越接近 0,表示該方案相對最理想解越遠(yuǎn)從而越差。 *jRC0 1 ?越接近 1,表示該方案相對最理想解越遠(yuǎn)從而越差 ?越接近 0,表示該方案相對負(fù)理想解越遠(yuǎn)從而越佳。 jRC? 若采取離負(fù)理想解越遠(yuǎn)越好的角度定義相對接近度指標(biāo),則RCj越小代表方案越佳。反之,若采取離最理想解越近越好的角度定義相對接近度指標(biāo),則 RCj*越小代表方案越佳。 謝謝。