ScholarGate
Ассистент

Сравнение методов

Просматривайте выбранные методы рядом; строки с различиями подсвечены.

Корреляция критериев и стандартное отклонение для объективного взвешивания×Комплексное ранжирование на основе расстояний×
ОбластьПринятие решенийПринятие решений
СемействоMCDMMCDM
Год появления20102022
Автор методаWang, Y. M., Luo, Y.Krstić, M., Agnusdei, G. P., Tadić, S., Kovač, M., Miglietta, P. P.
ТипCorrelation-penalised standard-deviation weightingDistance from PIS/NIS/AS (Euclidean × Taxicab combined)
Основополагающий источникWang, Y. M., Luo, Y. (2010). Integration of correlations with standard deviations for determining attribute weights in multiple attribute decision making. Mathematical and Computer Modelling DOI ↗Krstić, M., Agnusdei, G. P., Tadić, S., Kovač, M., Miglietta, P. P. (2022). A Novel Axiomatic DEA-COBRA Framework for Evaluating the Sustainable Performance of Agri-Food Systems. Sustainability link ↗
Другие названия
Связанные88
СводкаCCSD (Criteria Correlation and Standard Deviation objective weighting) is a weight objective multi-criteria decision-making (MCDM) method introduced by Wang, Y. M., Luo, Y. in 2010. It turns a decision matrix of alternatives scored on multiple criteria into a structured, reproducible result.COBRA (COmprehensive distance Based RAnking) is a ranking multi-criteria decision-making (MCDM) method introduced by Krstić, M., Agnusdei, G. P., Tadić, S., Kovač, M., Miglietta, P. P. in 2022. It turns a decision matrix of alternatives scored on multiple criteria into a structured, reproducible result.
ScholarGateНабор данных
  1. v1
  2. 1 Источники
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 1 Источники
  3. PUBLISHED

Перейти к поиску Скачать слайды

ScholarGateСравнение методов: CCSD · COBRA. Получено 2026-06-17 из https://scholargate.app/ru/compare