ScholarGate
Ассистент

Сравнение методов

Просматривайте выбранные методы рядом; строки с различиями подсвечены.

Методология аддитивных весов на основе Z-числовой нечеткой логики×Fuzzy MABAC×
ОбластьПринятие решенийПринятие решений
СемействоMCDMMCDM
Год появления20222000
Автор методаPuška, A. Božanić, D. Nedeljković, M. Janošević, M.Chen, C. T.
ТипLogarithmic anti-ideal weighting under Z-number uncertainty with group aggregationFuzzy outranking/ranking — Triangular Fuzzy Number (TFN: l, m, u)
Основополагающий источникPuška, A., Božanić, D., Nedeljković, M., Janošević, M. (2022). Green Supplier Selection in an Uncertain Environment in Agriculture Using a Hybrid MCDM Model: Z-Numbers–Fuzzy LMAW–Fuzzy CRADIS Model. Axioms DOI ↗Chen, C. T. (2000). Extensions of the TOPSIS for group decision-making under fuzzy environment. Fuzzy Sets and Systems DOI ↗
Другие названия
Связанные82
СводкаZF-LMAW (Z-Number Fuzzy Logarithm Methodology of Additive Weights) is a weighting multi-criteria decision-making (MCDM) method introduced by Puška, A. Božanić, D. Nedeljković, M. Janošević, M. in 2022. It turns a decision matrix of alternatives scored on multiple criteria into a structured, reproducible result.FUZZY-MABAC (Fuzzy MABAC — Fuzzy extension of MABAC) is a ranking multi-criteria decision-making (MCDM) method introduced by Chen, C. T. in 2000. 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: ZF-LMAW · FUZZY-MABAC. Получено 2026-06-17 из https://scholargate.app/ru/compare