ScholarGate
Ассистент

Сравнение методов

Просматривайте выбранные методы рядом; строки с различиями подсвечены.

Методология логарифмических аддитивных весов×Сравнение по площади границы приближения для множества атрибутов×
ОбластьПринятие решенийПринятие решений
СемействоMCDMMCDM
Год появления20212015
Автор методаPamučar, D., Žižović, M., Biswas, S., Božanić, D.Pamučar, D., Ćirović, G.
ТипLogarithm-based additive weightingBorder approximation area (distance from BAA)
Основополагающий источникPamučar, D., Žižović, M., Biswas, S., Božanić, D. (2021). A new logarithm methodology of additive weights (LMAW) for multi-criteria decision-making: Application in logistics. Facta Universitatis, Series: Mechanical Engineering DOI ↗Pamučar, D., Ćirović, G. (2015). The selection of transport and handling resources in logistics centers using Multi-Attributive Border Approximation area Comparison (MABAC). Expert Systems with Applications DOI ↗
Другие названия
Связанные88
СводкаLMAW (Logarithm Methodology of Additive Weights) is a ranking multi-criteria decision-making (MCDM) method introduced by Pamučar, D., Žižović, M., Biswas, S., Božanić, D. in 2021. It turns a decision matrix of alternatives scored on multiple criteria into a structured, reproducible result.MABAC (Multi-Attributive Border Approximation area Comparison) is a ranking multi-criteria decision-making (MCDM) method introduced by Pamučar, D., Ćirović, G. in 2015. 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: LMAW · MABAC. Получено 2026-06-19 из https://scholargate.app/ru/compare