MCDMRankingTriangular fuzzy hesitant

Hesitant Fuzzy EDAS (Evaluation Based on Distance from Average Solution)

HF-EDAS (Hesitant Fuzzy EDAS (Evaluation Based on Distance from Average Solution)) — это метод многокритериального принятия решений (MCDM) ранжирования, представленный Кутлу Гюндогду, Ф.; Кахраманом, С.; Сиваном, Х. (HF-EDAS); Кешаварзом Горабаее, М. и др. в 2015 г. (базовый EDAS); Ю, Д. в 2014 г. (пространство значений TFHFS) в 2018 г. Он преобразует матрицу решений альтернатив, оцененных по нескольким критериям, в структурированный, воспроизводимый результат.

Применить в DecisionMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Источники

  1. Kutlu Gündoğdu, F., Kahraman, C., Civan, H. N. (2018). A novel hesitant fuzzy EDAS method and its application to hospital selection. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems DOI: 10.3233/JIFS-181172

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 2). Hesitant Fuzzy EDAS (Evaluation Based on Distance from Average Solution). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/decision-making/hf-edas

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateHF-EDAS (Hesitant Fuzzy EDAS (Evaluation Based on Distance from Average Solution)). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/decision-making/hf-edas · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026