ScholarGate
Ассистент

Сравнение методов

Просматривайте выбранные методы рядом; строки с различиями подсвечены.

Двойная нормализация-множественная агрегация×Корреляция критериев и стандартное отклонение для объективного взвешивания×
ОбластьПринятие решенийПринятие решений
СемействоMCDMMCDM
Год появления20202010
Автор методаLiao, H., Wu, X.Wang, Y. M., Luo, Y.
ТипDual-normalisation aggregation (linear + vector)Correlation-penalised standard-deviation weighting
Основополагающий источникLiao, H., Wu, X. (2020). DNMA: A double normalization-based multiple aggregation method for multi-expert multi-criteria decision making. Omega DOI ↗Wang, 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 ↗
Другие названия
Связанные88
СводкаDNMA (Double Normalization-Based Multiple Aggregation) is a ranking multi-criteria decision-making (MCDM) method introduced by Liao, H., Wu, X. in 2020. It turns a decision matrix of alternatives scored on multiple criteria into a structured, reproducible result.CCSD (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.
ScholarGateНабор данных
  1. v1
  2. 1 Источники
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 1 Источники
  3. PUBLISHED

Перейти к поиску Скачать слайды

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