MCDMNormalizationcrisp

تطبيع المتجهات — قياس المعيار العمودي الإقليدي (تطبيع L2)

تطبيع المتجهات (NORM-VECTOR) — قياس المعيار العمودي الإقليدي (تطبيع L2) — هي طريقة تطبيع لـ اتخاذ القرار متعدد المعايير (MCDM) قدمها هوانغ، سي. إل. ويون، ك. في عام 1981. تحول هذه الطريقة مصفوفة قرار للبدائل التي تم تقييمها بناءً على معايير متعددة إلى نتيجة منظمة وقابلة للاستنساخ.

طبِّق باستخدام DecisionMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

المصادر

  1. Hwang, C. L., Yoon, K. (1981). Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications. Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, Vol. 186, Springer-Verlag DOI: 10.1007/978-3-642-48318-9

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 2). Vector Normalization — Euclidean column-norm scaling (L2 normalisation). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/decision-making/norm-vector

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateNORM-VECTOR (Vector Normalization — Euclidean column-norm scaling (L2 normalisation)). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/decision-making/norm-vector · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026