MCDMRankingLinguistic probabilistic

Plithogenic MABAC (BWM ওয়েটিং এবং Rough Number অনিশ্চয়তা সহ)

PL-MABAC (Plithogenic MABAC (BWM ওয়েটিং এবং Rough Number অনিশ্চয়তা সহ)) হলো একটি র‍্যাংকিং মাল্টি-ক্রাইটেরিয়া ডিসিশন-মেকিং (MCDM) পদ্ধতি যা Pamučar, D. Ćirović, G. ২০১৫ সালে প্রবর্তন করেন। এটি একাধিক মানদণ্ডের ভিত্তিতে বিকল্পগুলির স্কোরযুক্ত একটি ডিসিশন ম্যাট্রিক্সকে একটি সুসংগঠিত, 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. Pamučar, D., Ćirović, G. (2015). The selection of transport and handling resources in logistics centers using MABAC. Expert Systems with Applications link

এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন

ScholarGate. (2026, June 2). Plithogenic MABAC (with BWM weighting and Rough Number uncertainty). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/decision-making/pl-mabac

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
ScholarGatePL-MABAC (Plithogenic MABAC (with BWM weighting and Rough Number uncertainty)). 2026-06-15 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/decision-making/pl-mabac · ডেটাসেট: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026