FAHP是求权重的,TOPSIS可以讲讲。主要是要理解原理。先能抽象的理解。
别的不看,先看流程图。
上面的第一步,第二步见过很多次不再重复。
现在直接举例子来讲一个复杂的。
上面这个例子非常重要。
原始数据注意,列表示指标。行表示方案,样本(评价对象)
每一列一定要分出数值越大越牛逼;或者是数值越小越牛逼(负向指标)
然后进行归一化。
j为列。
上面为归一化矩阵。
上面是求权重。
好了一句话概括就是带权值的距离公式。
上面分别转化成了闵可夫斯基范数为 1 ,2 ,无穷大的距离公式。
分别针对正负理想点求解。
上面就是六个不同的距离公式求解出来的结果。
当然距离公式可以各种魔改,就不多讲。
上面是六列对应的优劣层次拓扑图。
上面是一种简化版本的论文。可以参考下。
上面的结果解读比较容易。
就是越上面的越牛逼。