MCDMWeight Objectivecrisp

লগারিদমিক পার্সেন্টেজ চেঞ্জ-চালিত অবজেক্টিভ ওয়েটিং

LOPCOW (লগারিদমিক পার্সেন্টেজ চেঞ্জ-চালিত অবজেক্টিভ ওয়েটিং) হলো একটি অবজেক্টিভ ওয়েট মাল্টি-ক্রাইটেরিয়া ডিসিশন-মেকিং (MCDM) পদ্ধতি যা Ecer, F., Pamučar, D. ২০২২ সালে প্রবর্তন করেন। এটি একাধিক মানদণ্ডের ভিত্তিতে স্কোর করা বিকল্পগুলির একটি ডিসিশন 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. Ecer, F., Pamučar, D. (2022). A novel LOPCOW-DOBI integrated sustainability performance evaluation methodology: An application in developing country banking sector. Omega DOI: 10.1016/j.omega.2022.102690

এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন

ScholarGate. (2026, June 2). LOgarithmic Percentage Change-driven Objective Weighting. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/decision-making/lopcow

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
ScholarGateLOPCOW (LOgarithmic Percentage Change-driven Objective Weighting). 2026-06-15 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/decision-making/lopcow · ডেটাসেট: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026