恐龙危机1攻略
Topsis法是一种常用的多属性决策分析方法，它可以帮助我们在多个方案中选择最优解。而基于信息熵确立权重的topsis法则是在传统topsis法的基础上，通过信息熵的计算来确定各属性的权重，从而更加准确地评估各方案的优劣。 徐玉凤
在传统topsis法中，我们需要先对各属性进行标准化处理，然后计算各属性的正负理想解，再计算各方案到正负理想解的距离，最后得出各方案的综合得分。而在基于信息熵确立权重的topsis法中，我们需要先计算各属性的信息熵，然后根据信息熵的大小来确定各属性的权重，再按照传统topsis法的步骤进行计算。
信息熵是信息论中的一个重要概念，它可以用来衡量一个随机变量的不确定性。在多属性决策分析中，我们可以将各属性看作随机变量，然后根据它们的取值来计算它们的信息熵。具体来说，我们可以先将各属性的取值划分为若干个区间，然后根据每个区间的频率来计算该区间的信息熵，最后将各区间的信息熵加权平均得到该属性的信息熵。
通过计算各属性的信息熵，我们可以得到它们的相对重要性。具体来说，信息熵越小的属性
国际标准化比值
越重要，因为它们的取值更加确定，对决策结果的影响也更大。因此，我们可以将各属性的信息熵作为权重，然后按照传统topsis法的步骤进行计算，从而得到各方案的综合得分。
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基于信息熵确立权重的topsis法具有以下优点：
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1. 更加准确：传统topsis法中，我们需要根据经验或专家意见来确定各属性的权重，这种方法存在主观性和不确定性。而基于信息熵确立权重的topsis法则可以通过客观的计算来确定各属性的权重，从而更加准确地评估各方案的优劣。
2. 更加灵活：基于信息熵确立权重的topsis法可以适用于各种不同类型的属性，包括定量属性和定性属性。而传统topsis法则只适用于定量属性。
3. 更加可靠：基于信息熵确立权重的topsis法可以避免权重分配不合理的问题，从而提高了决策结果的可靠性。
总之，基于信息熵确立权重的topsis法是一种有效的多属性决策分析方法，它可以帮助我们更加准确地评估各方案的优劣，从而做出更加科学的决策。
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