ScholarGate
دستیار
MCDMDistancecrisp

فاصله منهتن — نرم L1 (فاصله بلوک شهری) بین دو بردار

DIST-MANHATTAN (فاصله منهتن — نرم L1 (فاصله بلوک شهری) بین دو بردار) روشی در تصمیم‌گیری چندمعیاره (MCDM) است که توسط Dezert, J., Tchamova, A., Han, D., Bhotto, M. Z. A. در سال ۲۰۲۰ معرفی شد. این روش ماتریس تصمیم شامل گزینه‌هایی که بر اساس معیارهای متعدد امتیازدهی شده‌اند را به نتایج ساختاریافته و قابل تکرار تبدیل می‌کند.

به‌کارگیری با DecisionMindبه‌زودیویدیوبه‌زودیدریافت اسلایدها

مطالعهٔ کامل روش

ویژهٔ اعضا

برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.

ورود

نقشهٔ روش

همسایگی روش‌های مرتبط — برای کاوش، یک گره را برگزینید.

منابع

  1. Dezert, J., Tchamova, A., Han, D., Bhotto, M. Z. A. (2020). Manhattan Distance. IEEE Transactions on Cybernetics link

نحوهٔ استناد به این صفحه

ScholarGate. (2026, June 2). Manhattan Distance — L1 norm (city-block distance) between two vectors. ScholarGate. https://scholargate.app/fa/decision-making/dist-manhattan

کدام روش؟

این روش را در کنار نزدیک‌ترین روش‌های خویشاوندش بگذارید و آن‌ها را کنار هم بخوانید — کتابخانه کتاب‌ها را روی میز می‌گشاید؛ انتخاب با شماست.

مقایسهٔ کنار هم
ScholarGateDIST-MANHATTAN (Manhattan Distance — L1 norm (city-block distance) between two vectors). بازیابی‌شده در 2026-06-15 از https://scholargate.app/fa/decision-making/dist-manhattan · مجموعه‌داده: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026