topsis-aism联用模型是一种结合TOPSIS和AHP（层次分析法）的多准则决策分析方法，主要用于解决复杂系统的综合评价问题。这种模型将系统分析与层次分析相结合，通过确定因素集、权重集和目标函数，对多个备选方案进行综合评价，以得出最优或次优方案。
首先，我们需要了解TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Antecedents，相似优先技术）和AHP（Analytic Hierarchy Process，层次分析法）的概念。TOPSIS是一种基于距离的多准则决策分析方法，通过计算各备选方案与理想解的距离来评估其优劣；而AHP则是一种定性与定量相结合的决策方法，通过构建递阶层次结构，对各因素进行权重分配，然后计算各方案的综合得分。
在实际应用中，我们可以根据具体问题选择合适的方法进行决策。例如，对于需要综合考虑多个因素且具有明显优劣关系的项目选择问题，我们可以先使用TOPSIS方法进行初步筛选，再利用AHP方法进行深入分析，最终确定最佳方案。
以下是使用topsis-aism联用模型进行决策的步骤：
1. 确定评价指标体系：根据项目的实际情况，列出所有影响项目成功的关键因素，并按照重要性进行排序，形成评价指标体系。
2. 建立评价矩阵：根据评价指标体系，将每个因素的评分值填入评价矩阵。如果某个因素对项目的影响程度较高，可以给出较高的评分值；反之，则给出较低的评分值。
3. 计算各方案与理想解的距离：根据评价矩阵，计算各方案与理想解（即最优方案）之间的相对接近程度，得到各方案与理想解的距离。距离越小，说明该方案越接近理想解。
4. 计算各方案的综合得分：根据评价矩阵，计算各方案的综合得分。综合得分是各因素评分值与其对应权重的乘积之和，反映了各因素对项目成功的贡献程度。
5. 比较各方案的综合得分：根据综合得分，确定各个备选方案的优劣顺序，选出最佳方案。
6. 分析结果：对选出的最佳方案进行进一步的分析，如计算其成功概率、风险等，以便为决策者提供更全面的信息。
总之，topsis-aism联用模型是一种有效的多准则决策分析方法，可以帮助我们在复杂系统中做出科学的决策。在实际应用中，我们可以根据具体情况选择合适的方法进行决策，并不断优化模型以提高决策的准确性和效率。
