মিন-ম্যাক্স নরমালাইজেশন — প্রতিটি নির্ণায়কের কলামকে [0, 1] স্কেলে রৈখিকভাবে পুনঃপরিমাপ করা
মিন-ম্যাক্স-নরমালাইজেশন (Min-Max Normalization — প্রতিটি নির্ণায়কের কলামকে [0, 1] স্কেলে রৈখিকভাবে পুনঃপরিমাপ করা) হলো একটি নরমালাইজেশন পদ্ধতি যা বহু-নির্ণায়ক সিদ্ধান্ত গ্রহণ (MCDM) প্রক্রিয়ায় ১৯৮১ সালে Hwang, C. L., Yoon, K. কর্তৃক প্রবর্তিত হয়। এটি একাধিক নির্ণায়কের উপর ভিত্তি করে বিকল্পগুলির একটি সিদ্ধান্ত ম্যাট্রিক্সকে একটি সুসংহত, পুনরুৎপাদনযোগ্য ফলাফলে রূপান্তরিত করে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- 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 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 2). Min-Max Normalization — linear rescaling of each criterion column to [0, 1]. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/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.
- কম্বিনেটিভ ডিসটেন্স-বেসড অ্যাসেসমেন্টসিদ্ধান্ত গ্রহণ↔ compare
- গড় সমাধান থেকে দূরত্বের ভিত্তিতে মূল্যায়নসিদ্ধান্ত গ্রহণ↔ compare
- মাল্টি-অ্যাট্রিবিউটিভ বর্ডার অ্যাপ্রক্সিমেশন এরিয়া কম্পারিজনসিদ্ধান্ত গ্রহণ↔ compare
- বিকল্পসমূহের পরিমাপ এবং আপস সমাধানের ভিত্তিতে র্যাঙ্কিংসিদ্ধান্ত গ্রহণ↔ compare
- সরল যোজিত ওজন (Simple Additive Weighting)সিদ্ধান্ত গ্রহণ↔ compare
- Ideal Solution-এর সঙ্গে সাদৃশ্যের ভিত্তিতে পছন্দের ক্রম নির্ণয়ের কৌশলসিদ্ধান্ত গ্রহণ↔ compare
- VIKORসিদ্ধান্ত গ্রহণ↔ compare
- ওয়েটেড অ্যাগ্রিগেটেড সাম প্রোডাক্ট অ্যাসেসমেন্টসিদ্ধান্ত গ্রহণ↔ compare
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →