MCDMNormalizationcrisp

রৈখিক সর্বোচ্চ স্বাভাবিকীকরণ — কলামের সর্বোচ্চ (সুবিধা) বা কলামের সর্বনিম্ন মান দ্বারা ভাগ (খরচ)

রৈখিক সর্বোচ্চ স্বাভাবিকীকরণ (LINEAR-MAX-NORMALIZATION) একটি স্বাভাবিকীকরণ বহু-মানদণ্ড সিদ্ধান্ত গ্রহণ (MCDM) পদ্ধতি যা ১৯৬৭ সালে ফিশবার্ন, পি. সি. কর্তৃক প্রবর্তিত হয়েছিল। এটি একাধিক মানদণ্ডের উপর ভিত্তি করে বিকল্পগুলির একটি সিদ্ধান্ত ম্যাট্রিক্সকে একটি সুসংহত, পুনরুৎপাদনযোগ্য ফলাফলে রূপান্তরিত করে।

DecisionMind দিয়ে প্রয়োগ করুনশীঘ্রইভিডিওশীঘ্রইDownload slides

পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন

শুধু সদস্যদের জন্য

এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।

সাইন ইন করুন

Method map

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

উৎস

  1. Fishburn, P. C. (1967). Additive Utilities with Incomplete Product Sets: Application to Priorities and Assignments. Operations Research DOI: 10.1287/opre.15.3.537

এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন

ScholarGate. (2026, June 2). Linear Max Normalization — division by column maximum (benefit) or column minimum over value (cost). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/decision-making/linear-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
ScholarGateLINEAR-MAX-NORMALIZATION (Linear Max Normalization — division by column maximum (benefit) or column minimum over value (cost)). 2026-06-15 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/decision-making/linear-max-normalization · ডেটাসেট: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026