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Agrégation et tri

49 méthodes dans cette famille.

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Parcours de lecture

Les méthodes fondamentales les plus citées de ce thème, dans l'ordre de leur développement — un point de départ si vous débutez ici.

  1. Borda Count1900par Borda, J.-C. de
  2. Méthode de Condorcet1900par Marquis de Condorcet
  3. Méthode de Dodgson1900par Dodgson, C. L.
  4. Moyenne de Bonferroni (BM)1950par Bonferroni, C.
  5. Méthode de Copeland1951par Copeland, A. H.
  6. Vote Pondéré1951par Arrow, K. J.
  7. Distance de Canberra1967par Geoffrey Lance and William Williams
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Toutes les méthodes 49

Classement moyenBALANCED-SPOTISMoyenne de Bonferroni (BM)Borda CountThéorie de la dominance de Brauers & Zavadskas (2014)Distance de CanberraIntégrale de ChoquetMéthode de CondorcetConsensus ReachingCOOK-SEIFORD (Cook & Seiford (1978)Méthode de CopelandAnalyse décisionnelle multicritère basée sur les donnéesDéflation par coupe alphaCentroid DefuzzificationDéfinition par la Moyenne des Maxima (MOM)Fonction de score de défuzzificationNormalisation Double Basée sur l'Agrégation MultipleMéthode de DodgsonMéthode de Tri Basée sur les FluxMoyenne Heronienne (HM)Kemeny-YoungNormalisation Linéaire MaximaleNormalisation par somme linéaireOrdered Weighted Averaging adaptatif au voisinageNormalisation logarithmiqueOpérateur de Moyenne Symétrique de MaclaurinTechnique d'agrégation mixte par normalisation globaleClassement médianNormalisation Min-MaxNANSONNormalisation vectorielleMoyenne Pondérée OrdonnéeMoyenne pondérée des puissances (Moyenne de Hölder)Méthodes d'agrégation de rangsTechnique d'agrégation basée sur une alternative de référenceMéthode SchulzeMoyenne spatiale ordonnée pondéréeClassement de préférence stable vers la solution idéaleUtilités Additives Stochastiques (désagrégation des préférences en incertitude)T-norme d'EinsteinTOPSIS-SortUTilités Additives DIScriminantes (UTADIS)UTA*Normalisation vectorielle (L2)Moyenne Arithmétique PondéréeVote PondéréMoyenne Géométrique PondéréeMoyenne harmonique pondéréeNormalisation par Z-Score