MCDMNormalizationcrisp

Min-Max Normalization — lineární změna měřítka každého sloupce kritéria na [0, 1]

MIN-MAX-NORMALIZATION (Min-Max Normalization — lineární změna měřítka každého sloupce kritéria na [0, 1]) je normalizační metoda vícetikriteriálního rozhodování (MCDM), představená Hwangem, C. L. a Yoonem, K. v roce 1981. Převádí rozhodovací matici alternativ ohodnocených podle více kritérií do strukturovaného, reprodukovatelného výsledku.

Použít v DecisionMindJiž brzyVideoJiž brzyDownload slides

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Method map

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

Zdroje

  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

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 2). Min-Max Normalization — linear rescaling of each criterion column to [0, 1]. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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]). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/decision-making/min-max-normalization · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026