如下：熵权法是一种综合权衡的方法，可以有效地根据指标的信息量计算权重。
熵权法通过计算指标信息熵和信息熵权重的比值得出权重值，从而达到综合评价的目的。
熵权法的基本思想是，在判定各指标权重大小时，以数据本身的离散度和复杂度来进行，这种方法可以充分利用指标本身所携带的信息，而不受指标间相关性的影响。
具体步骤如下：1.收集评价对象的指标集合。
2.计算每个指标的信息熵。
3.计算每个指标的熵权值。
4.计算各指标的综合评价权重。
详细步骤可以参考熵权法的相关论文和书籍，其中涉及到的数学公式和计算方法需要仔细学习和理解。
设 X = {x1,x2,...,xn} 是一个决策样本集合，对于任意的样本 x，设 A = {a1,a2,...,am} 是 x 在属性空间上的属性集，对于任意一个属性 ai，设 Xj 表示属性 ai 上第 j 个取值，j=1,2,...,s，s 是属性 ai 的取值个数。dij 表示当属性 ai 取值为 Xj 时，样本集合 D 中属于类别 k 的样本数，dij 是 D 中样本分类在 k 类时属性 ai 取值为 Xj 的个数。假设 Ck 是决策样本中第 k 类，k = 1,2,...,r，r 是类别个数。设 pk = |Ck|/n，n 是决策样本总数。
则属性 ai 的熵值计算公式为：
H(ai) = -∑(j=1~s) [dij/|D| * log2(dij/|D|)]
其中，|D| 表示样本集合 D 的大小。
属性 ai 的信息增益为：
G(ai) = H(D) - H(ai)
其中，H(D) 表示样本集合 D 的熵值。
属性 ai 的熵权为：
W(ai) = G(ai) / ∑(i=1~m) G(ai)
最终权重向量为：
W = (W(a1),W(a2),...,W(am))
确定评价指标及其权重。首先需要明确评价对象，然后确定与该对象相关的评价指标。对于每个评价指标，需要进行权重分配，即确定其在综合评价中的重要程度。
构建指标矩阵。将评价对象的各个指标值按照一定的标准化方法转化为无量纲的指标值，然后将这些指标值组成一个矩阵。
计算熵值。对于每个指标，计算其信息熵，即反映该指标信息量大小的指标
计算权重。根据信息熵计算每个指标的权重，即熵权
计算综合得分。将各个指标的熵权乘以其对应的标准化指标值，然后将这些乘积相加，即可得到综合得分。
进行排名。按照综合得分从高到低的顺序对评价对象进行排名，得出最终的评价结果。