ScholarGate
Βοηθός

Σύγκριση μεθόδων

Εξετάστε τις επιλεγμένες μεθόδους δίπλα-δίπλα· οι γραμμές που διαφέρουν επισημαίνονται.

Hesitant Fuzzy TOPSIS με προαιρετική ατελή πληροφορία βαρών (Xu-Zhang 2013 KBS)×Συσχέτιση Κριτηρίων και Τυπική Απόκλιση (ΣΚΤΑ) - αντικειμενική στάθμιση×
ΠεδίοΛήψη ΑποφάσεωνΛήψη Αποφάσεων
ΟικογένειαMCDMMCDM
Έτος προέλευσης20132010
ΔημιουργόςXu, Z., Zhang, X.Wang, Y. M., Luo, Y.
ΤύποςDistance-to-ideal ranking (Hwang-Yoon 1981) extended to Hesitant Fuzzy Elements (HFE ⊂ [0,1]) via the hesitant normalised Euclidean distance d_1 (Xu-Xia 2011b); supports three weight-information modes: fully specified, completely unknown (Eq.(22) maximizing deviation closed-form), and partly known (Model M-2 linear programme).Correlation-penalised standard-deviation weighting
Θεμελιώδης πηγήXu, Z., Zhang, X. (2013). Hesitant fuzzy multi-attribute decision making based on TOPSIS with incomplete weight information. Knowledge-Based Systems DOI ↗Wang, Y. M., Luo, Y. (2010). Integration of correlations with standard deviations for determining attribute weights in multiple attribute decision making. Mathematical and Computer Modelling DOI ↗
Εναλλακτικές ονομασίες
Συναφείς88
ΣύνοψηHF-TOPSIS (Hesitant Fuzzy TOPSIS with optional incomplete weight information (Xu-Zhang 2013 KBS)) is a ranking multi-criteria decision-making (MCDM) method introduced by Xu, Z., Zhang, X. in 2013. It turns a decision matrix of alternatives scored on multiple criteria into a structured, reproducible result.CCSD (Criteria Correlation and Standard Deviation objective weighting) is a weight objective multi-criteria decision-making (MCDM) method introduced by Wang, Y. M., Luo, Y. in 2010. It turns a decision matrix of alternatives scored on multiple criteria into a structured, reproducible result.
ScholarGateΣύνολο δεδομένων
  1. v1
  2. 1 Πηγές
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 1 Πηγές
  3. PUBLISHED

Μετάβαση στην αναζήτηση Λήψη διαφανειών

ScholarGateΣύγκριση μεθόδων: HF-TOPSIS · CCSD. Ανακτήθηκε στις 2026-06-18 από https://scholargate.app/el/compare