ScholarGate
Ассистент
MCDMRankingLinguistic probabilistic

Plithogenic MABAC (с взвешиванием BWM и неопределенностью грубых чисел)

PL-MABAC (Plithogenic MABAC (с взвешиванием BWM и неопределенностью нечетких чисел)) — это метод многокритериального принятия решений (MCDM) для ранжирования, представленный Памучаром, Д. Чировичем, Г. в 2015 году. Он преобразует матрицу решений с оценками альтернатив 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

Карта метода

Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.

Plithogenic MABAC (с взвешиванием BWM и неопределенностью грубых чисел)
Аналитический иерархичес…Метод Best-WorstМетод энтропийного взвеш…

Источники

  1. Pamučar, D., Ćirović, G. (2015). The selection of transport and handling resources in logistics centers using MABAC. Expert Systems with Applications link

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 2). Plithogenic MABAC (with BWM weighting and Rough Number uncertainty). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/decision-making/pl-mabac

Какой метод?

Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.

Сравнить рядом
ScholarGatePL-MABAC (Plithogenic MABAC (with BWM weighting and Rough Number uncertainty)). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/decision-making/pl-mabac · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026