Topsis_AVIRAL_102016049

다중 기준 의사결정(MCDM)을 위한 Topsis 구현

Topsis-AVIRAL-102016049는 TOPSIS 성능 점수를 계산하고 csv 파일을 입력으로 사용하여 점수에 따라 순위를 매기는 CLI 도구로 사용할 수 있는 Python 패키지입니다.

TOPSIS란 무엇인가요?

TOPSIS( I deal Solution 유사성 에 의한 Order P 참조 기술 )는 1980년대 다중 기준 의사 결정 방법으로 시작되었습니다. TOPSIS는 이상적인 솔루션에서 가장 짧은 유클리드 거리와 부정적인 이상적인 솔루션에서 가장 큰 거리의 대안을 선택합니다.

설치

sh pip install Topsis-AVIRAL-102016049 명령을 사용하여 패키지를 설치합니다.

이 패키지를 사용하는 방법은 무엇입니까?

• CLI를 통해 사용하려면

  sh topsis input_file 가중치가 output_file에 영향을 미침

  인수

  인수	설명
  입력_파일	CSV 파일 경로 입력
  무게	"" 안에 쉼표로 구분된 숫자가 표시됩니다.
  영향	쉼표로 구분된 '+' 또는 '-'("" 안에 포함)
  출력_파일	출력 CSV 파일 경로

  산출:

  성능 점수 및 순위로 두 개의 새 열이 있는 원본 데이터를 포함하는 ouput_file을 생성합니다.

  예: sh topsis input_data.csv "1,1,1,2,1" "+,+,+,-,+" output_file.csv

• .py 스크립트에서 사용하려면

  파이썬
  Topsis_AVIRAL_102016049 topsis로 가져오기

  팬더를 PD로 가져오기

  데이터 세트 = pd.read_csv("data.csv") 데이터 = 데이터 세트[:,1:] 가중치 = [1,1,1,2,1] 영향 = ["+","+","+"," -","+"] topsisscore(데이터, 가중치, 영향, 출력.csv)

  샘플 입력 CSV

  펀드명	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	15.05
  M8	0.94	0.88	5.1	44.5	12.86

  샘플 출력 CSV 파일

  중량 "1,1,1,1,1" 및 충격 "+,-,+,-,+"의 경우

  펀드명	P1	P2	P3	P4	P5	토시스 점수	계급
  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	15.05	0.48796329	7
  M8	0.94	0.88	5.1	44.5	12.86	0.4227203	8

  달리기

  

  

  

  결과(Topsis 결과 파일)가 포함된 이메일이 사용자에게 전송됩니다.