Min-Max-Normalisierung — lineare Reskalierung jeder Kriteriumsspalte auf [0, 1]
Die MIN-MAX-NORMALISIERUNG (Min-Max-Normalisierung — lineare Reskalierung jeder Kriteriumsspalte auf [0, 1]) ist eine Methode der multikriteriellen Entscheidungsfindung (MCDM), die 1981 von Hwang, C. L., Yoon, K. eingeführt wurde. Sie wandelt eine Entscheidungsmatrix von Alternativen, die nach mehreren Kriterien bewertet wurden, in ein strukturiertes, reproduzierbares Ergebnis um.
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Quellen
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 2). Min-Max Normalization — linear rescaling of each criterion column to [0, 1]. ScholarGate. https://scholargate.app/de/decision-making/min-max-normalization
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