ScholarGate
Assistent
MCDMRankingLinguistic probabilistic

Plithogenische MABAC (mit BWM-Gewichtung und Rough-Number-Unsicherheit)

PL-MABAC (Plithogenic MABAC (with BWM weighting and Rough Number uncertainty)) ist eine Multi-Kriterien-Entscheidungsfindungsmethode (MCDM) zur Rangfolgebildung, die 2015 von Pamučar, D. Ćirović, G. eingeführt wurde. Sie wandelt eine Entscheidungsmatrix von Alternativen, die nach mehreren Kriterien bewertet werden, in ein strukturiertes, reproduzierbares Ergebnis um.

Mit DecisionMind anwendenDemnächstVideoDemnächstDownload slides

Die vollständige Methode lesen

Nur für Mitglieder

Melden Sie sich mit einem kostenlosen Konto an, um diesen Abschnitt zu lesen.

Anmelden

Method map

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

Plithogenische MABAC (mit BWM-Gewichtung und Rough-Number-Unsicherheit)
Analytic Hierarchy Proce…Best-Worst MethodShannon-Entropie-Gewicht…

Quellen

  1. Pamučar, D., Ćirović, G. (2015). The selection of transport and handling resources in logistics centers using MABAC. Expert Systems with Applications link

So zitieren Sie diese Seite

ScholarGate. (2026, June 2). Plithogenic MABAC (with BWM weighting and Rough Number uncertainty). ScholarGate. https://scholargate.app/de/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)). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/decision-making/pl-mabac · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026