TOPSIS模型，全稱Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution，中文稱為「逼近理想解排序方法」，是一種多屬性決策分析方法，主要用於評估和選擇最佳方案或決策。這種方法基於距離測量的理念，通過比較候選方案與理想解和負理想解之間的相似度來確定最優解。在TOPSIS模型中，每個方案都被表示為一個多維數據集，每個維度代表一種性能指標或屬性。其基本步驟如下：
構建決策矩陣。將各個方案的性能指標數據組織成一個決策矩陣，其中每行表示一個方案，每列表示一個性能指標。
標準化決策矩陣。對決策矩陣進行標準化處理，以統一不同指標的數據尺度，避免指標之間的差異對結果產生不合理的影響。
確定理想解和負理想解。根據決策矩陣中每個指標的性質確定理想解（最大值或最小值）和負理想解（最小值或最大值）。
計算方案與理想解和負理想解之間的相似度。使用距離度量方法（如歐氏距離、曼哈頓距離等）計算每個方案與理想解和負理想解之間的相似度。
計算綜合評價指數。根據方案與理想解和負理想解的相似度計算每個方案的綜合評價指數，用於衡量其優劣程度。
排序和選擇最優解。根據綜合評價指數對各個方案進行排序，選取綜合評價指數最高的方案作為最優解。
TOPSIS模型適用於比較對象較多（遠大於兩個）且比較指標不止一個的情況。其優點包括能夠充分利用原始數據的信息，結果能精確地反映各評價方案之間的差距，並且對數據分布及樣本含量沒有嚴格限制。