MCDMDistancecrisp

Manhattan Distance — L1 norma (pilsētas bloka attālums) starp diviem vektoriem

DIST-MANHATTAN (Manhattan Distance — L1 norma (pilsētas bloka attālums) starp diviem vektoriem) ir attāluma daudzkritēriju lēmumu pieņemšanas (MCDM) metode, ko 2020. gadā ieviesa Dezert, J., Tchamova, A., Han, D., Bhotto, M. Z. A. Tā pārvērš lēmumu matricu, kurā alternatīvas novērtētas pēc vairākiem kritērijiem, strukturētā, reproducējamā rezultātā.

Pielietot ar DecisionMindDrīzumāVideoDrīzumāDownload slides

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Method map

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

Avoti

  1. Dezert, J., Tchamova, A., Han, D., Bhotto, M. Z. A. (2020). Manhattan Distance. IEEE Transactions on Cybernetics link

Kā citēt šo lapu

ScholarGate. (2026, June 2). Manhattan Distance — L1 norm (city-block distance) between two vectors. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/decision-making/dist-manhattan

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
ScholarGateDIST-MANHATTAN (Manhattan Distance — L1 norm (city-block distance) between two vectors). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/decision-making/dist-manhattan · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026