Min-Max-normalisering — lineær skalering av hver kriteriesøyle til [0, 1]
MIN-MAX-NORMALISERING (Min-Max Normalization — lineær skalering av hver kriteriesøyle til [0, 1]) er en normaliseringsmetode for multi-kriterie beslutningstaking (MCDM) introdusert av Hwang, C. L., Yoon, K. i 1981. Den omgjør en beslutningsmatrise av alternativer vurdert på flere kriterier til et strukturert, reproduserbart resultat.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 2). Min-Max Normalization — linear rescaling of each criterion column to [0, 1]. ScholarGate. https://scholargate.app/no/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.
- Kombinatorisk avstandsbassert vurderingBeslutningstaking↔ compare
- Evaluering basert på avstand fra gjennomsnittsløsningBeslutningstaking↔ compare
- Sammenligning av areal for grenseapproksimasjon med flere attributterBeslutningstaking↔ compare
- Måling av alternativer og rangering i henhold til kompromissløsningBeslutningstaking↔ compare
- Enkel additiv vektingBeslutningstaking↔ compare
- Teknikk for rangering etter likhet med idealløsningBeslutningstaking↔ compare
- VIKORBeslutningstaking↔ compare
- Vektet aggregert sum-produkt-vurderingBeslutningstaking↔ compare
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →