MCDMNormalizationcrisp

Min-Max Normalizácia — lineárne preškálovanie každého stĺpca kritéria na [0, 1]

MIN-MAX-NORMALIZÁCIA (Min-Max Normalizácia — lineárne preškálovanie každého stĺpca kritéria na [0, 1]) je normalizačná metóda rozhodovania pri viacerých kritériách (MCDM) predstavená Hwangom, C. L. a Yoonom, K. v roku 1981. Premieňa rozhodovaciu maticu alternatív ohodnotených podľa viacerých kritérií na štruktúrovaný, reprodukovateľný výsledok.

Použiť v DecisionMindČoskoroVideoČoskoroDownload slides

Prečítať celú metódu

Len pre členov

Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.

Prihlásiť sa

Method map

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

Zdroje

  1. Hwang, C. L., Yoon, K. (1981). Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications. Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, Vol. 186, Springer-Verlag DOI: 10.1007/978-3-642-48318-9

Ako citovať túto stránku

ScholarGate. (2026, June 2). Min-Max Normalization — linear rescaling of each criterion column to [0, 1]. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/decision-making/min-max-normalization

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
ScholarGateMIN-MAX-NORMALIZATION (Min-Max Normalization — linear rescaling of each criterion column to [0, 1]). Získané 2026-06-15 z https://scholargate.app/sk/decision-making/min-max-normalization · Dátová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026