36G1-改进版critic-TOPSIS的Matlab和Python通用仿真程序
# 探索 36G1 - 改进 critic - TOPSIS 算法及仿真实现
在多准则决策分析领域，critic - TOPSIS 是一种颇为有效的方法，今天咱们就来聊聊对它改进的
那些事儿，并且看看在 Matlab 和 Python 中怎么实现仿真。
## 一、改进 critic - TOPSIS 算法简介
传统的 critic - TOPSIS 算法通过熵权法确定指标权重，再结合 TOPSIS 法计算各方案与理想解
的贴近度来进行方案排序。然而，在一些复杂场景下，它可能会暴露出些许不足。比如说，传统方法对于指
标相关性的考虑有时不够细致，导致权重确定不够精准。改进方向之一就是更加深入地挖掘指标间的相关
性，利用更复杂的数学模型来修正权重。
## 二、Matlab 仿真实现
### 1. 数据准备
首先，假设我们有一个决策矩阵 `X`，包含 `m` 个方案和 `n` 个指标。
```matlab
% 示例决策矩阵
X = [10 20 30; 15 25 35; 20 30 40];
[m, n] = size(X);
```
这里创建了一个简单的 `3×3` 的决策矩阵，实际应用中你需要根据具体问题替换这个矩阵。
### 2. 数据标准化
```matlab
% 数据标准化
Z = zeros(m, n);
for j = 1:n
Z(:, j) = (X(:, j) - min(X(:, j))) / (max(X(:, j)) - min(X(:, j)));
end
```
这段代码通过对每个指标进行归一化处理，将数据映射到 `[0, 1]` 区间，这样不同量级的指标就
可以放在一起比较啦。
### 3. 改进的 critic 权重计算
改进的关键就在这里，假设我们通过某种新的相关性分析方法得到了指标间的相关系数矩阵 `R`。
