MCDMRankinghesitant

Hesitant Fuzzy Multi-Attributive Border Approximation area Comparison

HF-MABAC (Hesitant Fuzzy Multi-Attributive Border Approximation area Comparison) ir daudzkriteriālu lēmumu pieņemšanas (MCDM) metodes rangēšanai, ko 2022. gadā ieviesa Mishra, A.R., Saha, A., Rani, P., Pamucar, D., Dutta, D., Hezam, I.M. Tā pārvērš alternatīvu lēmumu matricu, kas novērtēta 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

Avoti

  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

Kā citēt šo lapu

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

ScholarGateHF-MABAC (Hesitant Fuzzy Multi-Attributive Border Approximation area Comparison). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/decision-making/hf-mabac · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026