Hesitant Fuzzy MARCOS
HF-MARCOS (Hesitant Fuzzy MARCOS) — это метод ранжирования при принятии решений с множеством критериев (MCDM), предложенный Ли Г., Гэн С., Юань Ю. в 2020 году (для четких данных); вариант 2023 года — для нечетких данных. Он преобразует матрицу решений, где альтернативы оцениваются по нескольким критериям, 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
- Li, G., Geng, X., Yuan, Y. (2023). An integrated MCDM method based on hesitant fuzzy MARCOS for supplier evaluation under sustainability requirements. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems link ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 2). Hesitant Fuzzy MARCOS. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/decision-making/hf-marcos
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 →