知识框架
AHP 和熵权法处于评价流程的上游，负责为指标赋予权重；模糊综合评价处于下游，使用权重完成最终的模糊评价运算。实际应用中二者常搭配使用，构成完整的评价链路：
层次分析法 - 定义
层次分析法是一种通过相互比较来确定各准则对于目标的权重，以及各方案对于每一准则的权重的方法。这些权重在人的思维过程中通常是定性的，而层次分析法则提供了将其量化的方法。
通过综合方案层对准则层的权重以及准则层对目标层的权重，最终确定方案层对目标层的权重。
使用层次分析法时，应在论文中展示上述结构图。
数学概念
一致性矩阵与非一致性矩阵
一致性检验方法
计算CI、RI为常量
判断为一致性矩阵后，即可计算权重
一致性矩阵，归一化值作为权重
非一致性矩阵，采用算术平均法或特征值法计算权重
构造判断矩阵，进行一致性检验，并计算权重
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熵权法基础知识
学习视频
概率与信息量关系
信息熵与信息量的关系
熵：是描述混乱程度的量纲。
信息熵：平均而言发生一个事件我们得到的信息量大小。（得到的信息越多，已掌握的信息越少）
掌握是已有量，得到的是变量
熵权法：是一种可以对多对象、多指标进行综合评价的方法，其评价依据来源于数据本身，几乎不受主观因素的干扰。
它的基本思想是：信息熵小 ⇒ 得到的信息少，掌握的信息多 ⇒ 这组信息更靠谱 ⇒ 权重大。
熵权法步骤
1.正向化处理
把数据变成极大型
2. 标准化处理
3. 计算信息熵和熵权
优秀论文
特色：
- 正向化方法独特
- 模型流程图
TOPSIS
TOPSIS（优劣解距离法）：核心思路 —— 方案离最优理想解越近、离最差理想解越远，得分越高越好；计算欧氏距离，可搭配熵权法或AHP进行赋权。## 步骤
1. 正向化### 2. 标准化### 3. 用优劣解进行打分![]()
确定权重：主观：层次分析法
客观：熵权法
