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topsis熵值法与熵值法相比有哪些优点?
1、TOPSIS法与熵值法在权重求解和决策分析上存在差异。熵值法主要关注权重的客观计算，而TOPSIS则更侧重于理想解的距离计算，通过距离的量化来实现决策排序。在实际应用中，TOPSIS法因其直观的决策过程和灵活的适应性，成为多属性决策分析中的有力工具。
2、熵值法与TOPSIS法计算原理相同，区别在于 topsis默认没有计算权重，熵杈topsis以熵值法 作为权重计算方法，在计算数据时，首先会利用熵值（熵权法）计算得到各评价指标的权重，并且将评价指标数据与权重相乘，得到新的数据，利用新数据进行TOPSIS法研究。
3、熵值法和熵权法不一样。熵值法是求权重的。熵权法就是求权重的一种方法而已。①、属于规范化，通常用极差法规范化，注意一定要注意指标的属性，即正向指标还是负向指标。这步是错得最多的。
4、TOPSIS法用于研究评价对象与‘理想解’的距离情况，结合‘理想解’（正理想解和负理想解），计算得到最终接近程度C值。熵权TOPSIS法核心在于TOPSIS，但在计算数据时，首先会利用熵值（熵权法）计算得到各评价指标的权重，并且将评价指标数据与权重相乘，得到新的数据，利用新数据进行TOPSIS法研究。
5、熵值法用于判断指标的离散程度，离散程度越大，权重越高。TOPSIS法研究数据大小优劣关系，结合数据间的大小找出正负理想解以及距离，得到相对接近度，排序优劣方案。熵权TOPSIS法结合了熵权法与TOPSIS法，首先使用熵权法计算各评价指标的权重，并将指标数据与权重相乘得到新数据。然后使用新数据进行TOPSIS法分析。
数学建模-综合评价-TOPSIS法
TOPSIS法在综合评价领域具有显著优势，能够充分利用原始数据信息，精确反映评价对象之间的差异。然而，其应用也存在局限性，主要体现在权重赋值的主观性和客观性之间的平衡上。在不同情境下选择合适的权重计算方法，是使用TOPSIS法的关键。
我们来回顾一下上文的层次分析法，它虽实用但存在主观性，且在处理大量指标时可能存在困难。面对给出具体水质数据的问题，层次分析法显得不太适用。这时，TOPSIS算法就显得更为合适，它的全称为[公式]，意在提供一个基于数据的综合评估方法。
数学建模中评价类模型的深入理解：TOPSIS方法探析 在探索评价类模型的旅程中，TOPSIS算法因其实用性和相对简单性脱颖而出。作为新入门的本科生，我虽然仅接触了第二个算法，但已经收获颇丰，清风老师的课程实用性极强。评价类模型虽然逐渐深入，但TOPSIS算法恰好适合理解，它是解决层次分析法局限的好工具。
在评价类问题中，我们依据权值确定方法可分为主观赋权法与客观赋权法两大类。主观赋权法包括层次分析法、模糊综合评判法、综合指数法与功效系数法等。而客观赋权法则涵盖主成分分析法、TOPSIS法与因子分解法等。
评价类模型之优劣解距离法(TOPSIS)
1、优劣解距离法（TOPSIS）提供了一种评价方式，通过计算个人成绩与班级最高分、最低分之间的差距，客观评估成绩。距离最高分越近，评价越优；距离最低分越近，评价越劣。
2、TOPSIS法，中文简称为优劣解距离法，是一种评价方法，通过比较评价对象与理想化目标的接近程度进行排序。该方法能充分利用原始数据信息，精确反映各评价方案差异。基本思想在于构造评分公式，该公式能良好评估指标下的数据，反映数据在数据区间所处的位置。
3、简化后，TOPSIS法通过正向化、标准化、计算得分实现综合评价。
4、优劣解距离算法（TOPSIS）详解 TOPSIS，全称“Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution”，是一种用于解决评价类问题的排序方法，其主要目标是确定各方案的最终得分，强调原始数据信息的充分利用和方案间差距的精确反映。
5、层次分析法虽易理解，但存在主观性强、判断矩阵填写复杂等问题，当面对具体数据，如水质评估中的含氧量、PH值时，就显得力不从心。TOPSIS，全称[公式]，意为“最优解和最劣解距离法”，旨在客观评估方案间的相对优劣。想象一下，给学生打分时，单纯的成绩或GPA已经不能满足需求。
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