Расширение TOPSIS на основе двойных нечетких множеств (Dual Hesitant Fuzzy extension of TOPSIS)
DHF-TOPSIS (расширение TOPSIS на основе двойных нечетких множеств) — это метод многокритериального принятия решений (MCDM) для ранжирования, представленный Вангом Р., Ли В., Чжаном Т., Ханом К. в 2020 году. Он преобразует матрицу решений, где альтернативы оценены по множеству критериев, в структурированный, воспроизводимый результат.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Карта метода
Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.
Источники
- Wang, R., Li, W., Zhang, T., Han, Q. (2020). New Distance Measures for Dual Hesitant Fuzzy Sets and Their Application to Multiple Attribute Decision Making. Symmetry DOI: 10.3390/sym12020191 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 2). Dual Hesitant Fuzzy extension of TOPSIS. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/decision-making/dhf-topsis
Какой метод?
Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.
- Аналитический иерархический процессПринятие решений↔ сравнить
- ANPПринятие решений↔ сравнить
- Метод Best-WorstПринятие решений↔ сравнить
- Байесовский BWMПринятие решений↔ сравнить
- Корреляция критериев и стандартное отклонение для объективного взвешиванияПринятие решений↔ сравнить
- CILOSПринятие решений↔ сравнить
- Система измерения влияния критериевПринятие решений↔ сравнить
- CRiteria Importance Through Intercriteria CorrelationПринятие решений↔ сравнить
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →