TOPSIS呼ばれる法則からの溶液の利点は、元のデータを用いて、総合的な評価方法である評価プログラムとの間のギャップを反映します
通常、離れて、溶液法のメリットから、ステップ：
- 最初の元のデータが針フォワード処理を行うために、マトリックスの前方には、取得します
- 次いで、マトリックスの前方には、各インデックス次元の効果を除去するために標準化
- 各評価対象と最適な最悪のスキームの間の距離を計算し、最適なソリューションと限定されたシナリオの中で最悪のプログラムを検索するには
たとえば、次のように次の4人の学生、各学生の成績評価評価の基礎ください
| フルネーム | 実績 |
| 小明 | 88 |
| 王 | 60 |
| 張 | 74 |
| 小高 | 99 |
明白なアプローチがある：その結果、以下の表に従って降順にソート。
| フルネーム | 実績 | ランキング |
| 小明 | 88 | 2 |
| 王 | 60 | 4 |
| 校長 | 74 | 3 |
| 小高 | 99 | 1 |
もちろん、これは我々がより公平なランキングや評価を期待し、助けにはなりません。