ScholarGate
Ассистент
MCDMRankinghesitant

Hesitant Fuzzy Additive Ratio Assessment

HF-ARAS (Hesitant Fuzzy Additive Ratio Assessment) — это метод многокритериального принятия решений (MCDM) для ранжирования, представленный Мишрой А. Р., Рани П., Кришанкумаром Р., Равичандраном К. С., Каром С. в 2021 году. Он преобразует матрицу решений альтернатив, оцененных по нескольким критериям, в структурированный, воспроизводимый результат.

Применить в DecisionMindСкороВидеоСкороСкачать слайды

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Источники

  1. Mishra, A. R., Rani, P., Krishankumar, R., Ravichandran, K. S., Kar, S. (2021). A multi-criteria framework for evaluating the sustainable drug selection for COVID-19 patients using hesitant fuzzy information and ARAS method. Applied Soft Computing Journal link

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 2). Hesitant Fuzzy Additive Ratio Assessment. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/decision-making/hf-aras

ScholarGateHF-ARAS (Hesitant Fuzzy Additive Ratio Assessment). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/decision-making/hf-aras · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026