ScholarGate
Asystent
MCDMRankingLinguistic 2tuple

Lingwistyczne rozszerzenie L2T-SAW

L2T-SAW (Linguistic extension of L2T-SAW) to metoda rankingowa wielokryterialnego wspomagania decyzji (MCDM) wprowadzona przez Cida-Lópeza, A., Hornosa, M. J., Carrasco, R. A., Herrera-Viedmę, E. w 2018 roku. Przekształca ona macierz decyzyjną alternatyw ocenionych według wielu kryteriów w ustrukturyzowany, odtwarzalny wynik.

Zastosuj w DecisionMindWkrótceWideoWkrótcePobierz slajdy

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Mapa metod

Sąsiedztwo pokrewnych metod — wybierz węzeł, aby je zgłębić.

Źródła

  1. Cid-López, A., Hornos, M. J., Carrasco, R. A., Herrera-Viedma, E. (2018). Prioritization of the launch of ICT products and services through linguistic multi-criteria decision-making (2-tuple SAW). Technological and Economic Development of Economy DOI: 10.3846/tede.2018.1423

Jak cytować tę stronę

ScholarGate. (2026, June 2). Linguistic extension of L2T-SAW. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/decision-making/l2t-saw

Która metoda?

Zestaw tę metodę z najbliższymi jej krewnymi i czytaj je obok siebie — biblioteka kładzie księgi na stole; wybór należy do Ciebie.

Porównaj obok siebie
ScholarGateL2T-SAW (Linguistic extension of L2T-SAW). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/decision-making/l2t-saw · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026