ScholarGate
सहायक
MCDMRankinghesitant

हेज़िटेंट फज़ी मल्टी-एट्रिब्यूटिव बॉर्डर एप्रोक्सिमेशन एरिया कम्पेरिजन

HF-MABAC (हेज़िटेंट फज़ी मल्टी-एट्रिब्यूटिव बॉर्डर एप्रोक्सिमेशन एरिया कम्पेरिजन) एक रैंकिंग मल्टी-क्राइटेरिया डिसीजन-मेकिंग (MCDM) विधि है जिसे मिश्रा, ए.आर., साहा, ए., रानी, पी., पामुकार, डी., दत्ता, डी., हेज़म, आई.एम. द्वारा 2022 में प्रस्तुत किया गया था। यह विकल्पों के निर्णय मैट्रिक्स को कई मानदंडों पर स्कोर किया गया है, इसे एक संरचित, पुनरुत्पादनीय परिणाम में बदल देता है।

DecisionMind के साथ लागू करेंजल्द हीवीडियोजल्द हीस्लाइड डाउनलोड करें

पूरी विधि पढ़ें

केवल सदस्यों के लिए

यह खंड पढ़ने के लिए निःशुल्क खाते से साइन इन करें।

साइन इन करें

स्रोत

  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

इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें

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

ScholarGateHF-MABAC (Hesitant Fuzzy Multi-Attributive Border Approximation area Comparison). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/decision-making/hf-mabac · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026