ScholarGate
Асистент

Сравнение на методи

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

Нормализация на вектори×Оценка, базирана на разстояние от средното решение×
ОбластВземане на решенияВземане на решения
СемействоMCDMMCDM
Година на възникване19812015
СъздателHwang, C. L., Yoon, K.Keshavarz Ghorabaee, M., Zavadskas, E. K., Olfat, L., Turskis, Z.
ТипNormalization (L2, unit-sphere projection)Distance from average solution
Основополагащ източникHwang, C. L., Yoon, K. (1981). Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications. Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, Vol. 186, Springer-Verlag DOI ↗Keshavarz Ghorabaee, M., Zavadskas, E. K., Olfat, L., Turskis, Z. (2015). Multi-criteria inventory classification using a new method of evaluation based on distance from average solution (EDAS). Informatica DOI ↗
Други названия
Свързани48
РезюмеNORM-VECTOR (Vector Normalization — Euclidean column-norm scaling (L2 normalisation)) is a normalization multi-criteria decision-making (MCDM) method introduced by Hwang, C. L., Yoon, K. in 1981. It turns a decision matrix of alternatives scored on multiple criteria into a structured, reproducible result.EDAS (Evaluation Based on Distance from Average Solution) is a ranking multi-criteria decision-making (MCDM) method introduced by Keshavarz Ghorabaee, M., Zavadskas, E. K., Olfat, L., Turskis, Z. in 2015. 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: NORM-VECTOR · EDAS. Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/compare