Min-Max Normalization — reescalonamento linear de cada coluna de critério para [0, 1]
MIN-MAX-NORMALIZATION (Min-Max Normalization — reescalonamento linear de cada coluna de critério para [0, 1]) é um método de normalização para tomada de decisão multicritério (MCDM) introduzido por Hwang, C. L., Yoon, K. em 1981. Ele transforma uma matriz de decisão de alternativas pontuadas em múltiplos critérios em um resultado estruturado e reproduzível.
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Fontes
- 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 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 2). Min-Max Normalization — linear rescaling of each criterion column to [0, 1]. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/decision-making/min-max-normalization
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