topsis法（technique for order preference by similarity to ideal solution）可翻譯為逼近理想解排序法，國內常簡稱為優劣解距離法topsis 法是一種常用的綜合評價方法，其能充分利用原始資料的資訊，其結果能精確地反映各評價方案之間的差距。
c.l.hwang 和 k.yoon 於2023年首次提出 topsis 。topsis 法是一種常用的綜合評價方法，能充分利用原始資料的資訊，其結果能精確地反映各評價方案之間的差距。
基本過程為先將原始資料矩陣統一指標型別（一般正向化處理）得到正向化的矩陣，再對正向化的矩陣進行標準化處理以消除各指標量綱的影響，並找到有限方案中的最優方案和最劣方案，然後分別計算各評價物件與最優方案和最劣方案間的距離，獲得各評價物件與最優方案的相對接近程度，以此作為評價優劣的依據。該方法對資料分布及樣本含量沒有嚴格限制，資料計算簡單易行。
所謂的將原始矩陣正向化，就是要將所有的指標型別統一轉化為極大型指標。**換的函式形式可以不唯一）
常見指標型別：
（2）中間型
標準化的目的是消除不同指標量綱的影響。
標準化的方法有很多種，其主要目的就是去除量綱的影響，還有更多種的標準化方法，例如：(x‐x的均值)/x的標準差；具體選用哪一種標準化的方法在多數情況下並沒有很大的限制，這裡我們採用的是前人的**中用的比較多的一種標準化方法。
（1）原始模型指標的權重預設了相同，我們可以考慮加入權重
（2）我們也可以先對標準化矩陣中的每個元素計算權重，然後直接用帶權重的標準化矩陣來計算得分，這樣得到的結果和上面在計算距離時引入權重得到的結果是幾乎相同的。
但是層次分析法的主觀性太強了，更推薦使用熵權法來進行客觀賦值。
數學建模 Topsis法（優劣解距離法）
topsis 法是一種常用的組內綜合評價方法，能充分利用原始資料的資訊，其結果能精確地反映各評價方案之間的差距。基本過程為基於歸一化後的原始資料矩陣，採用余弦法找出有限方案中的最優方案和最劣方案，然後分別計算各評價物件與最優方案和最劣方案間的距離，獲得各評價物件與最優方案的相對接近程度，以此作為評價...
數學建模之優劣解距法（TOPSIS）
優劣解距法簡稱topsis，是一種綜合評價方法，利用原始資料反映各評價方案之間的差距 優劣解距法的步驟通常為 先將原始資料針具做正向化處理，得到正向化矩陣 再對正向化矩陣標準化處理以消除各指標綱量的影響 在有限方案中找到最優方案和最劣方案，計算各評價物件與最優最劣方案間的距離 例如 請依據以下四位同...
數學建模之優劣解距法（TOPSIS）
優劣解距法簡稱topsis，是一種綜合評價方法，利用原始資料反映各評價方案之間的差距 優劣解距法的步驟通常為 先將原始資料針具做正向化處理，得到正向化矩陣 再對正向化矩陣標準化處理以消除各指標綱量的影響 在有限方案中找到最優方案和最劣方案，計算各評價物件與最優最劣方案間的距離 例如 請依據以下四位同...