熵权法
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适用范围
客观赋值
优点
在权值确定的过程，完全是分析已有的数据，没有引入主观干预，具有较好的客观性
目的
确定每个指标所占权重，权重用于计算最终得分。
缺点
（1）忽略了指标本身重要程度，有时确定的指标权数会与预期的结果相差甚远，同时熵值法不能减少评价指标的维数，也就是熵权法符合数学规律具有严格的数学意义，但往往会忽视决策者主观的意图。
（2）如果指标值的变动很小或者很突然地变大变小，熵权法用起来有局限
方法流程
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确定评价指标与可选方案
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正向化处理（转化为极大型）
极小型：max - x
中间型：其中，Xbest由题目得出，为最好的值
区级型：落在某个区间最好
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标准化处理
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计算各指标下各个样本的比重（这一步计算出pij是为了在熵权计算之后算出最终得分）
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确定各指标的权重
根据信息熵的计算公式，计算出各个指标的信息熵为E1,E2,…,Em。
5.1 通过信息熵计算各指标的权重：
这里k指的是指标个数，即k=m。
5.2 通过计算信息冗余度来计算权重：
然后计算指标权值：
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最后计算每个方案的综合评分
