MCDMNormalizationcrisp

Min-Max Normalization — линейно премащабиране на всяка колона от критерии към [0, 1]

MIN-MAX-NORMALIZATION (Min-Max Normalization — линейно премащабиране на всяка колона от критерии към [0, 1]) е метод за нормализация при вземане на решения при множество критерии (MCDM), въведен от Hwang, C. L., Yoon, K. през 1981 г. Той преобразува матрица на решенията от алтернативи, оценени по множество критерии, в структуриран, възпроизводим резултат.

Приложете с DecisionMindСкороВидеоСкороDownload slides

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Method map

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

Източници

  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

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 2). Min-Max Normalization — linear rescaling of each criterion column to [0, 1]. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/decision-making/min-max-normalization

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
ScholarGateMIN-MAX-NORMALIZATION (Min-Max Normalization — linear rescaling of each criterion column to [0, 1]). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/decision-making/min-max-normalization · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026