MCDMNormalizationcrisp

Min-Max Normalization — a kritériumoszlopok lineáris átskálázása [0, 1] közé

A MIN-MAX-NORMALIZATION (Min-Max Normalization — a kritériumoszlopok lineáris átskálázása [0, 1] közé) egy normalizálási eljárás a többkritériumos döntéstámogatási (MCDM) módszerek körében, melyet Hwang, C. L. és Yoon, K. publikált 1981-ben. Ez egy döntési mátrixot, amelyben alternatívák vannak több kritériumra pontozva, strukturált, reprodukálható eredménnyé alakít.

Alkalmazás ezzel: DecisionMindHamarosanVideóHamarosanDownload slides

A teljes módszer elolvasása

Csak tagoknak

Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.

Bejelentkezés

Method map

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

Források

  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

Hogyan hivatkozzon erre az oldalra

ScholarGate. (2026, June 2). Min-Max Normalization — linear rescaling of each criterion column to [0, 1]. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/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]). Letöltve 2026-06-15, forrás: https://scholargate.app/hu/decision-making/min-max-normalization · Adatkészlet: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026