MCDMNormalizationcrisp

Min-Max Normalization — שינוי סקאלה לינארי של כל עמודת קריטריון ל-[0, 1]

MIN-MAX-NORMALIZATION (Min-Max Normalization — שינוי סקאלה לינארי של כל עמודת קריטריון ל-[0, 1]) היא שיטת נורמליזציה עבור קבלת החלטות מרובת קריטריונים (MCDM) שהוצגה על ידי Hwang, C. L., Yoon, K. בשנת 1981. 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. Hwang, C. L., Yoon, K. (1981). Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications. Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, Vol. 186, Springer-Verlag DOI: 10.1007/978-3-642-48318-9

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 2). Min-Max Normalization — linear rescaling of each criterion column to [0, 1]. ScholarGate. https://scholargate.app/he/decision-making/min-max-normalization

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
ScholarGateMIN-MAX-NORMALIZATION (Min-Max Normalization — linear rescaling of each criterion column to [0, 1]). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/decision-making/min-max-normalization · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026