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TOPSIS法，全称为“逼近理想解的排序方法”，是一种多属性决策分析方法。本文将详细介绍TOPSIS的计算步骤。 总结来说，TOPSIS的计算过程分为以下几个步骤：构造决策矩阵、归一化决策矩阵、计算加权规范决策矩阵、确定理想解和负理想解、计算各方案与理想解和负理想解的欧几里得距离、根据相对接近度进行排序。 首先，构造决策矩阵，列出各方案的属性值。然后进行归一化处理，以消除不同属性之间的量纲影响。归一化后的决策矩阵，通过引入各属性的权重，计算加权规范决策矩阵。这一步骤是关键，因为权重分配直接影响到最终的评价结果。 接下来，确定理想解和负理想解。理想解是所有属性评价中最佳的方案，而负理想解则是最差的方案。计算各方案与理想解和负理想解的欧几里得距离，这一步骤可以帮助我们了解各方案与理想状态的偏差程度。 最后，根据各方案与理想解的相对接近度进行排序，相对接近度越大，表明该方案越接近理想解，即方案越优。 通过以上步骤，TOPSIS法能够帮助决策者在多个备选方案中做出科学合理的决策。 总之，TOPSIS法是一个有效的多属性决策分析方法，其计算过程简洁明了，适用于各种决策场景。