TOPSIS

TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution), Ching-Lai Hwang ve Kwangsun Yoon (1981, 'Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications', Springer) tarafından önerilen mesafe-tabanlı çok-kriterli karar verme yöntemidir. Temel sezgi: en iyi alternatif pozitif-ideal çözüme (her kriterde en iyi değer) en yakın ve negatif-ideal çözüme (her kriterde en kötü değer) en uzak olandır. Adımlar: (1) karar matrisinin sütun-normalizasyonu (genellikle vektör veya min-max normalizasyonu), (2) kriter ağırlıkları ile çarpılarak ağırlıklı normalize matris, (3) her kriter için pozitif-ideal A+ ve negatif-ideal A- vektörlerinin belirlenmesi (fayda kriterlerinde max, maliyet kriterlerinde min), (4) her alternatifin A+ ve A-'ye Öklid mesafelerinin S+ ve S- hesabı, (5) göreli yakınlık C* = S- / (S+ + S-) skorlanması; en yüksek C* en iyi alternatiftir. Yöntemin gücü: hesaplamayı basit tutarken kriter sayısı artsa da çalışır, AHP'nin tutarlılık koşuluna ihtiyaç duymaz. Eleştirilen yönü: ağırlıkların dışsal verilmesi gerekir (sıklıkla AHP veya entropy ağırlıklandırma ile birleştirilir) ve normalizasyon seçimi sıralamayı etkileyebilir. Uzantıları: Fuzzy TOPSIS (Chen 2000) belirsiz yargılar için, Intuitionistic Fuzzy TOPSIS ve Interval TOPSIS. Karmaşıklık sınıfı: polinom (O(m·n) — m alternatif, n kriter).