ScholarGate
ผู้ช่วย

เปรียบเทียบวิธี

ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้

ระเบียบวิธีลอการิทึมแบบฟัซซีของน้ำหนักแบบบวก (TFN)×MABAC (Multi-Attributive Border Approximation area Comparison)×
สาขาวิชาการตัดสินใจการตัดสินใจ
ตระกูลMCDMMCDM
ปีกำเนิด2021 crisp; 2022 variant applicator2015
ผู้ริเริ่มBožanić, D., Pamučar, D., Milić, A., Marinković, D., Komazec, N.Pamučar, D., Ćirović, G.
ประเภทTriangular-fuzzy linguistic expert weighting with Bonferroni aggregation; logarithmic transform around an absolute anti-ideal pointBorder approximation area (distance from BAA)
แหล่งต้นตำรับBožanić, D., Pamučar, D., Milić, A., Marinković, D., Komazec, N. (2022). Modification of the Logarithm Methodology of Additive Weights (LMAW) by a Triangular Fuzzy Number and Its Application in Multi-Criteria Decision Making. Axioms DOI ↗Pamučar, D., Ćirović, G. (2015). The selection of transport and handling resources in logistics centers using Multi-Attributive Border Approximation area Comparison (MABAC). Expert Systems with Applications DOI ↗
ชื่อเรียกอื่น
ที่เกี่ยวข้อง88
สรุปF-LMAW (Fuzzy Logarithm Methodology of Additive Weights (TFN)) is a weight subjective multi-criteria decision-making (MCDM) method introduced by Božanić, D., Pamučar, D., Milić, A., Marinković, D., Komazec, N. in 2021 crisp; 2022 variant applicator. It turns a decision matrix of alternatives scored on multiple criteria into a structured, reproducible result.MABAC (Multi-Attributive Border Approximation area Comparison) is a ranking multi-criteria decision-making (MCDM) method introduced by Pamučar, D., Ćirović, G. in 2015. It turns a decision matrix of alternatives scored on multiple criteria into a structured, reproducible result.
ScholarGateชุดข้อมูล
  1. v1
  2. 1 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 1 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED

ไปที่หน้าค้นหา ดาวน์โหลดสไลด์

ScholarGateเปรียบเทียบวิธี: F-LMAW · MABAC. สืบค้นเมื่อ 2026-06-17 จาก https://scholargate.app/th/compare