一、评价类算法的简介

对物体进行评价，用具体的分值评价它们的优劣

选这两人其中之一当男朋友，你会选谁？

不同维度的权重会产生不同的结果

所以找到每个维度的权重是最核心的问题

0.25

二、评价前的数据处理

供应商ID	可靠性	指标2	指标3	指标4	指标5
1	1	4	100	56	1000
2	2	6	105	55	2000

正向指标处理:即越大越好的指标

方案一：正向指标的标准化处理

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

 方案二：直接赋值

function data = zheng2(data1)
    data = data1
end

负向指标处理:即越小越好的指标

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

单点型指标处理:即某个值的时候是最好的

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

区间型指标处理:即一定区间范围内最好

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

标准化处理

消除量纲

层次分析法算法流程：

主观性比较强，通过人来判断

 

 

 

三、TOPSIS法