一层次分析法AHP基本思想AHP结合定性与定量分析，通过构建层次结构模型成对比较矩阵，进行排序，提供决策支持基本步骤构建层次模型成对比较层次单排序及一致性检验层次总排序及一致性检验优点快速数据量少，科学性强缺点主观性大可能偏离客观规律适用范围社会经济系统决策。
1分层1最高层这一层次中只有一个元素，一般它是分析问题的预定目标和理想结果2中间层这一层次中包含为了实现目标所涉及的中间环节，主要是一些考虑指标和一些准则3最底层这一层次中包含为了实现目标可供选择的各种方案2注意点一般不要1层不要超过9个因素 3一个de。
一层次分析法AHP基本思想层次分析法AHP是结合定性和定量分析的决策方法它通过构建层次结构模型，对决策要素进行分解，利用成对比较矩阵对方案进行排序，从而实现决策支持AHP提供定量依据，将决策过程条理化和科学化，适用于社会经济系统决策基本步骤构建层次结构模型，构建成对比较矩阵，进行层。
在引入多个指标时，如成绩和情商，我们需要对每个指标赋权，这里可以引入TOPSIS的权重概念，使得不同指标的重要性得以体现权重的确定可以运用层次分析法或相关研究资料然而，TOPSIS也并非完美，它依赖于定量数据，且对权重的设置可能需要一些判断在实际操作中，TOPSIS的局限性主要体现在没有数据的情况下。
标准化消除不同量纲影响，确保评价过程公平计算得分归一化，比较对象与最优最劣解的距离，进行排序权重是TOPSIS法的关键组成部分在实际应用中，权重根据具体情况进行赋值，可采用层次分析法熵权法或主成分分析法熵权法是一种客观赋值权重的方法，通过计算信息熵，调整信息效用值，从而得到每个指标。
熵权法是多属性决策问题中的常用有效性评价方法，基于信息熵思想计算各指标权重，量化对决策结果的贡献以完善评价指标体系为基础，信息熵大小确定指标离异程度，求得权重值此法可与层次分析法因子分析TOPSIS法等结合进行综合评价熵权法优点包括避免主观影响，客观衡量指标重要性理论依据充分，可信。
1 主观赋权德尔菲专家法该方法通过“德尔菲法”选择专家进行独立赋权，然后通过统计分析来确定指标权重其优点在于能够获得专家的深入见解，但缺点是过程复杂且耗时较长2 层次分析法AHPAHP结合了定量与定性分析，通过构建判断矩阵来确定指标权重这种方法简洁明了，但受主观意见的影响较大3。
数学建模中的权重计算与评价模型方法总结如下一构筑评价指标体系 数据标准化与归一化在构建评价体系时，首要任务是确保数据的统一性与可比性通过数据标准化与归一化处理，可以消除数据量纲的影响，为后续分析提供准确的基础二确定指标权重的艺术 AHP层次分析法结合定性和定量方法，通过专家打分等。
TOPSIS法是一种理想目标相似性的顺序选优技术，在多目标决策分析中是一种非常有效的方法它通过归一化后的数据规范化矩阵，找出多个目标中最优目标和最劣目标分别用理想解和反理想解表示 ，分别计算各评价目标与理想解和反理想解的距离，获得各目标与理想解的贴近度，按理想解贴近度的大小排序，以此作为。
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。
数学建模在评价类问题中常常涉及三个关键方面评价目标达成目标方案及评价指标本篇内容将通过层次分析法熵值法模糊综合评价优劣解距离法TOPSIS以及灰色关联分析等模型，详细解析评价模型中的评价指标计算方法首先，层次分析法是通过构造递阶层次结构，进行两两比较和量化分析，以确定各要素。
层次分析法 层次分析法通过构建递阶层次结构，利用逐对比较法量化各要素相对重要性，最后进行排序此法将决策分析分为目标层准则层与方案层，结合数学模型，是一种定性与定量结合的决策工具以教学为例，构建判断矩阵，分别对教学准备教学思想教学执行与教学效果与特色进行评价，得出各因素权重，以此。
在合理确定指标权重方面，TOPSIS法提供了两种方法基于信息论的熵值法和层次分析法定权重熵值法通过计算指标的熵值来确定权重，而层次分析法则通过判断各指标相对重要程度来得到权重最后，与TOPSIS法极其相似的密切点法也在文章中进行了介绍两种方法原理相似，结果基本相同，但在某些情况下，TOPSIS法更。
层次分析法结合定量定性分析，决策者判断目标标准间重要程度，给出每个决策方案的权数，计算权重该方法主观因素影响较大，可能不够客观改进层次分析+专家群组构权法 针对AHP法的不足，提出G1法，通过指标重要程度确定序关系，给出定量赋值该方法减少了比较次数，无需一致性检验，具有较强操作性客观。
3 模糊综合评价结合模糊集理论和层次分析原理，对评价对象的多个属性进行综合评价，形成模糊评判矩阵，最后求得综合评价结果4 灰色关联法通过计算评价对象与评价标准之间的灰色关联度，确定评价对象的等级，适用于资源环境等复杂系统评价5 TOPSIS基于最短路径思想，选取与理想解和反理想解之间。
6 灰色关联法通过比较公司财务数据与理想状态的相似度来评价其绩效，适用于数据不完全或信息不精确的情况7 TOPSIS法通过计算公司与理想解和最差解之间的距离来评估财务绩效，旨在找到最接近理想解的公司这些方法各有特点和适用场景，企业可根据自身需求选择或结合使用，以全面准确地评估财务绩效。