MCDMNormalizationcrisp

נורמליזציית וקטור (L2)

נורמליזציית וקטור (VECTOR-NORMALIZATION) היא שיטת נורמליזציה בקבלת החלטות רב-קריטריונית (MCDM) שהוצגה על ידי Hwang, C. L. Yoon, K. בשנת 1981. היא הופכת מטריצת החלטה של חלופות המדורגות לפי 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. Hwang, C. L., Yoon, K. (1981). Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications. Springer-Verlag, Berlin DOI: 10.1007/978-3-642-48318-9

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 2). Vector (L2) Normalization. ScholarGate. https://scholargate.app/he/decision-making/vector-normalization

ScholarGateVECTOR-NORMALIZATION (Vector (L2) Normalization). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/decision-making/vector-normalization · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026