PROXIMITY-WLC — пространственно-явная взвешенная линейная комбинация
PROXIMITY-WLC (Proximity-Adjusted WLC — spatially explicit weighted linear combination) — это метод многокритериального принятия решений (MCDM) для ранжирования, представленный Риннером К. и Хепплстоном А. в 2006 году. Он преобразует матрицу решений альтернатив, оцененных 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
- Rinner, C., Heppleston, A. (2006). The spatial dimensions of multi-criteria evaluation — case study of a home buyer's spatial decision support system. Lecture Notes in Computer Science (GIScience 2006) DOI: 10.1007/11863939_22 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 2). Proximity-Adjusted WLC — spatially explicit weighted linear combination. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/decision-making/proximity-wlc
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
- CRiteria Importance Through Intercriteria CorrelationПринятие решений↔ сравнить
- Метод энтропийного взвешивания ШеннонаПринятие решений↔ сравнить
- Метод полной согласованностиПринятие решений↔ сравнить
- Метод, основанный на эффектах удаления критериевПринятие решений↔ сравнить
- Поэтапный анализ коэффициентов весовых оценокПринятие решений↔ сравнить
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →