一、評價類算法的簡介

對物體進行評價，用具體的分值評價它們的優(yōu)劣

選這兩人其中之一當男朋友，你會選誰？

不同維度的權重會產(chǎn)生不同的結果

所以找到每個維度的權重是最核心的問題

0.25

二、評價前的數(shù)據(jù)處理

供應商ID	可靠性	指標2	指標3	指標4	指標5
1	1	4	100	56	1000
2	2	6	105	55	2000

正向指標處理:即越大越好的指標

方案一：正向指標的標準化處理

function data =zheng1(data1)data =(data1-min(data1))./(max(data1)-min(data1))
end

?方案二：直接賦值

function data = zheng2(data1)data = data1
end

負向指標處理:即越小越好的指標

方案一：

function data = fu3(data1)data = (max(data1) - data1) ./ (max(data1) - min(data1))
end

方案二：

function data = fu4(data1)data = (max(data1) - data1);
end

方案三：

function data = fun5(data1)data = 1 ./ (max(abs(data1))+data1);
end

單點型指標處理:即某個值的時候是最好的

function data = qu6(data1,a)data = 1./(abs(data1-a)/max(abs(data1-a)))
end

區(qū)間型指標處理:即一定區(qū)間范圍內(nèi)最好

function data = qu7(data1,a,b)
for i=1:length(data1)if(data1>a)&&(data1<b)data(i)=1;elseif(data1<a)data(i)=data1/a;elseif(data1>b)data(i)=b/data1;end
end

標準化處理

消除量綱

層次分析法算法流程：

主觀性比較強，通過人來判斷

?

?

?

三、TOPSIS法