MCDMDistancecrisp

מרחק מנהטן — נורמת L1 (מרחק בלוק-עיר) בין שני וקטורים

DIST-MANHATTAN (מרחק מנהטן — נורמת L1 (מרחק בלוק-עיר) בין שני וקטורים) היא שיטת קבלת החלטות רב-קריטריונית (MCDM) שהוצגה על ידי Dezert, J., Tchamova, A., Han, D., Bhotto, M. Z. A. בשנת 2020. היא הופכת מטריצת החלטות של חלופות מדורגות על פני קריטריונים מרובים לתוצאה מובנית וניתנת לשחזור.

יישום עם DecisionMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

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

מקורות

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

איך לצטט עמוד זה

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

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
ScholarGateDIST-MANHATTAN (Manhattan Distance — L1 norm (city-block distance) between two vectors). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/decision-making/dist-manhattan · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026