MCDMNormalizationcrisp

Vektor (L2) normalizáció

A VECTOR-NORMALIZATION (Vektor (L2) normalizáció) egy normalizációs többkritériumos döntéshozatali (MCDM) módszer, amelyet Hwang, C. L. és Yoon, K. vezetett be 1981-ben. Ez egy döntési mátrixot, amely alternatívákat tartalmaz több kritériumon pontozva, strukturált, reprodukálható eredménnyé alakít.

Alkalmazás ezzel: DecisionMindHamarosanVideóHamarosanDownload slides

A teljes módszer elolvasása

Csak tagoknak

Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.

Bejelentkezés

Források

  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

Hogyan hivatkozzon erre az oldalra

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

ScholarGateVECTOR-NORMALIZATION (Vector (L2) Normalization). Letöltve 2026-06-15, forrás: https://scholargate.app/hu/decision-making/vector-normalization · Adatkészlet: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026