MCDMRankinghesitant

השוואת אזורי קירוב גבולות מרובי תכונות עמומים (Hesitant Fuzzy Multi-Attributive Border Approximation area Comparison)

HF-MABAC (Hesitant Fuzzy Multi-Attributive Border Approximation area Comparison) היא שיטת דירוג לקבלת החלטות מרובת קריטריונים (MCDM) שהוצגה על ידי מישרא, א.ר., סאהא, א., ראני, פ., פמוקר, ד., דוטה, ד., היזאם, א.מ. בשנת 2022. היא הופכת מטריצת החלטה של חלופות מדורגות על פי 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

מקורות

  1. Mishra, A.R., Saha, A., Rani, P., Pamucar, D., Dutta, D., Hezam, I.M. (2022). Sustainable supplier selection using HF-DEA-FOCUM-MABAC technique: a case study in the Auto-making industry. Soft Computing DOI: 10.1007/s00500-022-07192-8

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 2). Hesitant Fuzzy Multi-Attributive Border Approximation area Comparison. ScholarGate. https://scholargate.app/he/decision-making/hf-mabac

ScholarGateHF-MABAC (Hesitant Fuzzy Multi-Attributive Border Approximation area Comparison). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/decision-making/hf-mabac · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026