熵权法 TOPSIS 综合评价计算器

标准化：正向指标 r=(x−min)/(max−min)，负向指标 r=(max−x)/(max−min)（极差法）。熵值：pᵢⱼ = rᵢⱼ/Σrᵢⱼ，eⱼ = −(1/ln m)Σpᵢⱼ ln pᵢⱼ（p=0 的项记 0）。权重：wⱼ=(1−eⱼ)/Σ(1−eⱼ)。TOPSIS：加权矩阵 v=w×r，取各列最大/最小为正/负理想解，算欧氏距离 D⁺/D⁻，相对接近度 C=D⁻/(D⁺+D⁻)，按 C 降序排序。

正向指标越大越好（如利润率、满意度、合格率），负向指标越小越好（如成本、能耗、投诉率、流失率）。方向标错会让排序完全失真——这是熵权 TOPSIS 论文最常见的操作错误，填写前逐列核对一遍。适度指标（越接近某值越好）需先自行转换为正向后再输入。

「采用熵权法确定指标权重：指标 A 权重 0.312、指标 B 权重 0.244……；在此基础上用 TOPSIS 计算各评价对象与理想解的相对接近度，对象甲 C = 0.678 排名第 1……」。论文中建议同时给出标准化方法、熵值与权重表、C 值排序表三部分。

AHP 是主观赋权：由专家两两比较判断矩阵得到权重，反映经验判断但受主观影响；熵权法是客观赋权：只由数据离散程度决定，不引入主观判断但可能与业务重要性脱节。论文里常见的稳健做法是两者结合（组合权重）或用一种为主、另一种做稳健性检验。

不会。计算完全在你的浏览器本地完成，任何数据都不发送到服务器，也不调用 AI 服务。