ScholarGate
Ассистент

Сравнение методов

Просматривайте выбранные методы рядом; строки с различиями подсвечены.

Min-Max Normalization×Измерение альтернатив и ранжирование по компромиссному решению×
ОбластьПринятие решенийПринятие решений
СемействоMCDMMCDM
Год появления19812020
Автор методаHwang, C. L., Yoon, K.Stević, Ž., Pamučar, D., Puška, A., Chatterjee, P.
ТипNormalization (linear, range-scaling)Utility function (ideal + anti-ideal reference)
Основополагающий источникHwang, C. L., Yoon, K. (1981). Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications. Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, Vol. 186, Springer-Verlag DOI ↗Stević, Ž., Pamučar, D., Puška, A., Chatterjee, P. (2020). Sustainable supplier selection in healthcare industries using a new MCDM method: Measurement of Alternatives and Ranking according to Compromise Solution (MARCOS). Computers & Industrial Engineering DOI ↗
Другие названия
Связанные88
СводкаMIN-MAX-NORMALIZATION (Min-Max Normalization — linear rescaling of each criterion column to [0, 1]) is a normalization multi-criteria decision-making (MCDM) method introduced by Hwang, C. L., Yoon, K. in 1981. It turns a decision matrix of alternatives scored on multiple criteria into a structured, reproducible result.MARCOS (Measurement of Alternatives and Ranking according to Compromise Solution) is a ranking multi-criteria decision-making (MCDM) method introduced by Stević, Ž., Pamučar, D., Puška, A., Chatterjee, P. in 2020. 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: MIN-MAX-NORMALIZATION · MARCOS. Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/compare