Topsis法（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution）是一種多目標決策分析中常用的有效方法，首次提出於1981年。其基本原理是通過評估對象與理想解和負理想解的距離來進行排序，理想解是構想的最優解，各指標值達到備選方案中的最優值；而負理想解是構想的最劣解，其指標值達到備選方案中的最劣值。評價對象最靠近理想解同時最遠離負理想解的方案視為最佳。
Topsis法的計算步驟主要包括：
原始矩陣正向化：確保所有指標都是越大越好或越小越好。
矩陣標準化：消除不同指標量綱的影響。
計算評價對象與理想解和負理想解的距離。
根據接近度進行排序，得出優劣。
Topsis法能充分利用原始數據信息，結果精確反映評價方案之間的差距。它對數據分布和樣本量沒有嚴格限制，計算簡單易行。