基于选定多属性决策方法确定对应替代方案数量k的技术问询

需求说明 #

检验TOPSIS、PROMETHEE、VIKOR三种多属性决策方法与DISTANCE方法的相关性，选出相关性最高的方法，再提取该方法取值为1时对应的Alternatives数值。

实现代码 #

以下是用于相关性分析并筛选最优方法的R代码：

library(dplyr)
library(tidyr)

df <- structure(list(Alternatives = c(3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12), 
    DISTANCE = c(1L, 10L, 7L, 8L, 9L, 6L, 5L, 3L, 4L, 2L),  TOPSIS = c(1L, 
    8L, 7L, 6L, 10L, 9L, 4L, 3L, 2L, 5L),  PROMETHEE = c(1L, 10L, 
    7L, 8L, 9L, 6L, 4L, 2L, 3L, 5L),  VIKOR = c(1, 9, 7, 6, 10, 
    8, 5, 4, 3, 2)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-10L))

# 查看数据框
df

# 计算相关性并筛选最优方法
output <- df %>% 
   summarise(across(TOPSIS:VIKOR,   ~cor.test(., DISTANCE, 
       method = "spearman")$estimate)) %>%
  pivot_longer(cols = everything()) %>%
  slice_max(value) %>%
  pull(name) %>%
  select(df, .)

# 查看筛选出的方法列
output

数据框df内容 #

筛选结果 #

代码运行后，选出的相关性最高的方法为TOPSIS，其列内容如下：

提取目标变量k #

将Alternatives列与筛选出的TOPSIS列合并，得到如下表格：

找到TOPSIS取值为1的行，对应的Alternatives数值为3，即变量k = 3。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Antonio