TOPSIS с максимизацией отклонения в упрощенной нейтронно-неопределенной нечеткой среде
SNHF-TOPSIS (TOPSIS с максимизацией отклонения в упрощенной нейтронно-неопределенной нечеткой среде) — это метод многокритериального принятия решений (MCDM) для ранжирования, представленный Акрамом, М., Назом, С., Смарадаче, Ф. в 2019 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
- Akram, M., Naz, S., Smarandache, F. (2019). Generalization of Maximizing Deviation and TOPSIS Method for MADM in Simplified Neutrosophic Hesitant Fuzzy Environment. Symmetry DOI: 10.3390/sym11081058 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 2). TOPSIS with Maximizing Deviation in Simplified Neutrosophic Hesitant Fuzzy Environment. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/decision-making/snhf-topsis
Какой метод?
Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.
- Нейтрософское расширение TOPSISПринятие решений↔ сравнить
- Метод упорядочения предпочтений на основе близости к идеальному решениюПринятие решений↔ сравнить
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →