ベースモデルTopsis - 数学的モデリングのエントロピー法

前のテキストを書く：怠惰なコードは、数学的モデリングに参加する準備ができて、そしてプログラミング部分（MATLAB）を担当しています。時間現在の個人的な意見を学ぶようにプログラムされているので（それが白であるため）、限ら基づき、モデル学習によって補完されているので（ここでは、二次は、このモデルを使用する方法を知っている、それはコードを書く方法です）。もちろん、あなたは問題ありません数学モデル、の綿密な調査を興味を持っている場合。（強く同意します）

今日は、それぞれの株式を決定するための指標の数を導入することである重いウェイトエントロピー法-法のを。
ファジィ包括的分析は、昨日のインデックスは、エントロピー重量法で詳細なプロセスを記述するために、ここで、それぞれの重みのために決定言及しました。
ブログは、距離法（Topsisモデル）のデメリットへの道を導入する前に、エントロピ方法を拡張するために、このモデルに基づいています。

エントロピー法 ...方言を話すには、体重の各指標株の重みを決定するために既知の値指標に従って評価されるべきです。（値は、このメソッドを使用していないされていない場合はここで、我々は、彼らは数値エントロピー法を使用することができます前に、あなたが持っている必要があることに注意しなければなりません）

エントロピーシナリオの法則は ...単純である、オブジェクトの評価では、各オブジェクトは、多くの場合、いくつかの指標を持って、置きます。それの重量の最大のシェアこれらの指標指数の重みそれ？（もちろん、あなたがに行くことができる、独自に作製したが、この方法は少し強い主観だ。）
あなたは少し不正確ちょうどいい感じをでっち上げると思うなら、それはエントロピー法にここで読むために忍耐を使用することをお勧めします。

ここでは、その重量を決定するためにMATLABを使用する方法を、いくつかの指標が（行列）の値を取得する際に、導入することです。

引き継ぐデータのファジィ総合評価昨日。（あなたは、このデータ手段は、私の以前のブログ「 - ファジィ総合分析数学的モデリング評価クラスモデル」をご覧くださいわからない場合）

①タイプの判定指標

デ距離法（Topsisモデル）のメリットを話す指標は、一般に分割された前に、非常に大規模な非常に小さい、中間および間隔。ここではその最初のステップは、それぞれ5つの指標を決定するためにどのようなタイプです。
明らかに、採掘量は、NPVは非常に大きなものであり、インフラへの投資は、コストを採掘、不安定性のコストは非常に小さいです。

の②ポジティブな指標

ここで（Topsisモデル年前に実際に、私が書かれている）前方のと呼ばれる新しい言葉があります。ここでも簡単に説明すると、それは前方中間非常に小さく、間隔のある、非常に大規模にこれらの指標。

非常に小さい非常に大きな変換方法であって、最大 - X（中間体とを有するTopsis前間隔）

ここでは3つの非常に小さな指標（インフラへの投資、採掘コスト、不安定な経費）に変換され
、次のようにしている変換結果は：
行列の正後

③正規化された前方のマトリックス

これは、マトリックスの順方向（MATLABで表される）である：
行列の正後
以下のように正規化：（Z（IJ）は各要素の正規化行列であり、X（IJ）は各要素の前方行列）
ここに画像を挿入説明
行列（正規化されたZ_ ）としては、以下：

注：得られ、この正規化された行列が負を持つことができない次のこの方法に従って正規化される負、必要がある場合、即ち値が、0以上でなければなりません。
ここに画像を挿入説明