ScholarGate
Ассистент

Сравнение методов

Просматривайте выбранные методы рядом; строки с различиями подсвечены.

Rough-COPRAS×Корреляция критериев и стандартное отклонение для объективного взвешивания×
ОбластьПринятие решенийПринятие решений
СемействоMCDMMCDM
Год появления20182010
Автор методаPamučar, D. Božanić, D. Lukovac, V. Komazec, N.Wang, Y. M., Luo, Y.
ТипRough outranking/ranking — Rough number (lower approximation L, upper approximation U)Correlation-penalised standard-deviation weighting
Основополагающий источникPamučar, D., Božanić, D., Lukovac, V., Komazec, N. (2018). Normalized weighted geometric Bonferroni mean operator of interval rough numbers – application in interval rough DEMATEL-COPRAS model. Facta Universitatis Series: Mechanical Engineering 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
СводкаROUGH-COPRAS (Rough-COPRAS — Rough extension of COPRAS) is a ranking multi-criteria decision-making (MCDM) method introduced by Pamučar, D. Božanić, D. Lukovac, V. Komazec, N. in 2018. 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: ROUGH-COPRAS · CCSD. Получено 2026-06-17 из https://scholargate.app/ru/compare