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多准则决策模型-TOPSIS评价方法-源码(一)
2017-10-10 12:10:40 】 浏览:6961
Tags:准则 决策 模型 -TOPSIS 评价 方法 源码

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#多准则决策模型-TOPSIS评价方法
 
##R语言实现-代码
 
MCDM = function (decision  =  NULL, weights  =  NULL, impacts  =  NULL)  #决策矩阵,权重向量,影响因子
{
     if  (missing(weights)) 
         stop( "缺少'权重向量-weights'" )
     if  (missing(impacts)) 
         stop( "缺少'影响因子-impacts'" )
     if  (! is .matrix(decision) |  is .data.frame(decision)) 
         stop( "'决策矩阵-decision'必须是矩阵或数据框" )
     if  (length(weights) ! =  ncol(decision)) 
         stop( "权重向量长度错误" )
     if  (length(impacts) ! =  ncol(decision)) 
         stop( "影响因子长度错误" )
     if  (! all (weights >  0 )) 
         stop( "权重必须大于零" )
     if  (! is .character(impacts)) 
         stop( "影响因子必须是字符型 '+'或'-' 符号" )
     if  (! all (impacts  = =  "+"  | impacts  = =  "-" )) 
         stop( "影响因子只能是字符型 '+'或'-' 符号" )
     weights < -  weights / sum (weights)
     N < -  matrix(nrow  =  nrow(decision), ncol  =  ncol(decision))  #建一个空矩阵
     for  (i  in  1 :nrow(decision)) {
         for  (j  in  1 :ncol(decision)) {
             N[i, j] < -  decision[i, j] / sqrt( sum (decision[, j]^ 2 ))
         }
     }                  #决策矩阵标准化
     =  diag(weights)  #建权重对角矩阵
     =  % % W       #构造加权规范化矩阵
 
 
#确定理想方案和负理想方案
    u <- as.integer(impacts == "+"&nbs
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