DEA,AHP,TOPSIS.rar_AHP MATLAB_DEA_matlab_topsis模型_数模DEA

在数学建模领域，层次分析模型（Analytic Hierarchy Process，AHP）、数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）以及优序法（Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution，TOPSIS）是常用的决策分析工具。这些方法在解决多准则决策问题时发挥着重要作用，特别是在复杂的系统评估和比较中。本压缩包文件提供了MATLAB实现的代码，便于理解和应用这些模型。 层次分析模型（AHP）是一种结构化的决策分析方法，由Thomas L. Saaty提出。AHP通过将复杂问题分解为多个层次和子目标，利用比较矩阵来量化不同因素之间的相对重要性，然后计算权重，帮助决策者确定各个因素的重要性排序。MATLAB实现AHP可以包括创建比较矩阵、一致性检验、权重计算等步骤，从而为决策提供依据。 数据包络分析（DEA）是评估效率的一种非参数方法，特别适用于评价多输入多输出系统的相对效率。DEA模型通过构建生产前沿面，将决策单元（DMUs）分为有效和无效两类，有效DMU表示其资源使用效率最高。MATLAB实现DEA可以涉及多种DEA模型，如CCR模型、BCC模型等，以及相应的有效性判断和效率得分计算。 TOPSIS方法是一种基于理想解的多目标决策分析方法，用于确定与理想解最接近的方案。理想解代表了所有决策方案中最好的属性组合，而反理想解则是最差的组合。通过计算每个方案与理想解和反理想解的距离，可以确定方案的相对优劣。MATLAB实现TOPSIS包括数据标准化、构建理想解和反理想解、计算距离以及排序等步骤。 在“数模DEA”场景下，这些方法通常被用于解决实际问题，如项目评估、绩效考核、投资决策等。MATLAB作为强大的数值计算和数据处理工具，能够方便地进行模型求解和结果可视化，提高建模效率。压缩包中的“新建文件夹”可能包含这些模型的MATLAB源代码，供学习者参考和实践。 理解并掌握AHP、DEA和TOPSIS在MATLAB中的应用，对于提升决策分析能力，解决实际问题具有重要意义。通过深入研究这些模型的MATLAB实现，不仅可以深化对模型原理的理解，还可以提升编程技能，为解决复杂的决策问题提供有力工具。