Topsis_AVIRAL_102016049

複数基準による意思決定 (MCDM) のための Topsis の実装

Topsis-AVIRAL-102016049 は、CSV ファイルを入力として取得して TOPSIS パフォーマンス スコアを計算し、スコアに応じてランク付けするための CLI ツールとして使用できる Python パッケージです。

トプシスとは何ですか？

Technique for Order P Reference by Similarity to I deal Solution (TOPSIS) は、多基準の意思決定方法として 1980 年代に誕生しました。 TOPSIS は、理想解からの最短ユークリッド距離と負の理想解からの最大距離の代替を選択します。

インストール

コマンド - sh pip install Topsis-AVIRAL-102016049 を使用してパッケージをインストールします。

このパッケージの使い方は?

• CLI経由で使用するには

  sh topsis input_fileの重みがoutput_fileに影響を与える

  引数

  引数	説明
  入力ファイル	CSVファイルのパスを入力
  重み	「」で囲まれたカンマ区切りの数字
  影響	カンマ区切りの「+」または「-」を「」で囲みます。
  出力ファイル	出力CSVファイルパス

  出力：

  パフォーマンス スコアとランクとして 2 つの新しい列を含む元のデータを含む出力ファイルを作成します。

  例: sh topsis input_data.csv "1,1,1,2,1" "+,+,+,-,+" Output_file.csv

• .py スクリプトで使用するには

  パイソン
  Topsis_AVIRAL_102016049トップシスとしてインポート

  パンダをPDとしてインポートする

  データセット = pd.read_csv("data.csv") データ = データセット[:,1:] 重み = [1,1,1,2,1] 影響 = ["+","+","+"," -","+"] topsisscore(data,weights,impacts,output.csv)

  入力CSVのサンプル

  ファンド名	P1	P2	P3	P4	P5
  M1	0.65	0.42	4.2	60.1	16.34
  M2	0.67	0.45	6.8	69.7	19.41
  M3	0.91	0.83	6.5	62.9	17.79
  M4	0.61	0.37	3.3	44.1	12.1
  M5	0.8	0.64	5.5	55.4	15.59
  M6	0.79	0.62	5.5	56.5	15.85
  M7	0.82	0.67	5.1	53.6	5月15日
  M8	0.94	0.88	5.1	44.5	12.86

  出力CSVファイルのサンプル

  ウェイト「1,1,1,1,1」およびインパクト「+,-,+,-,+」の場合

  ファンド名	P1	P2	P3	P4	P5	トプシススコア	ランク
  M1	0.65	0.42	4.2	60.1	16.34	0.53475795	3
  M2	0.67	0.45	6.8	69.7	19.41	0.64308057	1
  M3	0.91	0.83	6.5	62.9	17.79	0.50063048	6
  M4	0.61	0.37	3.3	44.1	12.1	0.50478334	5
  M5	0.8	0.64	5.5	55.4	15.59	0.53326848	4
  M6	0.79	0.62	5.5	56.5	15.85	0.5446234	2
  M7	0.82	0.67	5.1	53.6	5月15日	0.48796329	7
  M8	0.94	0.88	5.1	44.5	12.86	0.4227203	8

  ランニング

  

  

  

  結果 (Topsis 結果ファイル) が記載された電子メールがユーザーに送信されます。