ScholarGate
Асистент

Сравнение на методи

Прегледайте избраните методи един до друг; редовете с разлики са откроени.

Двойно-колебливо-неясно разширение на COPRAS×Корелация на критериите и стандартно отклонение за обективно претегляне×
ОбластВземане на решенияВземане на решения
СемействоMCDMMCDM
Година на възникване20202010
СъздателRani, P., Mishra, A. R., Krishankumar, R., Mardani, A., Cavallaro, F., Ravichandran, K. S., Balasubramanian, K.Wang, Y. M., Luo, Y.
ТипDual Hesitant outranking/ranking — Dual Hesitant Fuzzy Element (DHFE: h(x) membership set, g(x) non-membership set)Correlation-penalised standard-deviation weighting
Основополагащ източникRani, P., Mishra, A. R., Krishankumar, R., Mardani, A., Cavallaro, F., Ravichandran, K. S., Balasubramanian, K. (2020). Hesitant Fuzzy SWARA-Complex Proportional Assessment Approach for Sustainable Supplier Selection (HF-SWARA-COPRAS). Symmetry DOI ↗Wang, Y. M., Luo, Y. (2010). Integration of correlations with standard deviations for determining attribute weights in multiple attribute decision making. Mathematical and Computer Modelling DOI ↗
Други названия
Свързани88
РезюмеDHF-COPRAS (Dual Hesitant Fuzzy extension of COPRAS) is a ranking multi-criteria decision-making (MCDM) method introduced by Rani, P., Mishra, A. R., Krishankumar, R., Mardani, A., Cavallaro, F., Ravichandran, K. S., Balasubramanian, K. in 2020. It turns a decision matrix of alternatives scored on multiple criteria into a structured, reproducible result.CCSD (Criteria Correlation and Standard Deviation objective weighting) is a weight objective multi-criteria decision-making (MCDM) method introduced by Wang, Y. M., Luo, Y. in 2010. It turns a decision matrix of alternatives scored on multiple criteria into a structured, reproducible result.
ScholarGateНабор от данни
  1. v1
  2. 1 Източници
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 1 Източници
  3. PUBLISHED

Към търсенето Изтегляне на слайдове

ScholarGateСравнение на методи: DHF-COPRAS · CCSD. Извлечено на 2026-06-17 от https://scholargate.app/bg/compare