MCDMWeight Subjectivecrisp
Bayesian BWM — ระเบียบวิธีกลุ่มดีที่สุด-แย่ที่สุดเชิงความน่าจะเป็น
BWM-BAYESIAN (Bayesian BWM — ระเบียบวิธีกลุ่มดีที่สุด-แย่ที่สุดเชิงความน่าจะเป็น) เป็นระเบียบวิธีตัดสินใจพหุเกณฑ์ (multi-criteria decision-making: MCDM) เชิงอัตวิสัยด้านน้ำหนัก (weight subjective) ที่นำเสนอโดย Mohammadi, M., Rezaei, J. ในปี 2020 โดยเปลี่ยนเมทริกซ์การตัดสินใจของทางเลือกที่ให้คะแนนตามเกณฑ์หลายข้อให้เป็นผลลัพธ์ที่มีโครงสร้างและสามารถทำซ้ำได้
อ่านวิธีฉบับเต็ม
สำหรับสมาชิกเท่านั้น
เข้าสู่ระบบเข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+273 more
แหล่งอ้างอิง
- Mohammadi, M., Rezaei, J. (2020). Bayesian best-worst method: A probabilistic group decision making model. Omega DOI: 10.1016/j.omega.2019.06.001 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 2). Bayesian BWM — Probabilistic Group Best-Worst Method. ScholarGate. https://scholargate.app/th/decision-making/bwm-bayesian
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.
- AHPSortการตัดสินใจ↔ compare
- การรวมอันดับเชิงเส้นแบบจับคู่โดยอัตโนมัติการตัดสินใจ↔ compare
- การประเมินอัตราส่วนแบบบวกการตัดสินใจ↔ compare
- AROMAN (Alternative Ranking Order Method Accounting for Two-Step Normalisation)การตัดสินใจ↔ compare
- เทคนิคการจัดอันดับทางเลือกโดยใช้อินเทอร์วาลมาตรฐานแบบปรับได้การตัดสินใจ↔ compare
- การจัดอันดับโดยอาศัยระยะทางแบบครอบคลุมการตัดสินใจ↔ compare
- ผลลัพธ์ประนีประนอมแบบผสมผสานการตัดสินใจ↔ compare
- การประเมินแบบอิงระยะห่างแบบผสมการตัดสินใจ↔ compare
ถูกอ้างอิงโดย
AHPSortการรวมอันดับเชิงเส้นแบบจับคู่โดยอัตโนมัติการประเมินอัตราส่วนแบบบวกAROMAN (Alternative Ranking Order Method Accounting for Two-Step Normalisation)เทคนิคการจัดอันดับทางเลือกโดยใช้อินเทอร์วาลมาตรฐานแบบปรับได้ส่วนขยายแบบไบโพลาร์ของ COPRASส่วนขยายแบบสองขั้วของ EDASส่วนขยายแบบไบโพลาร์ของ MARCOSส่วนขยายแบบสองขั้วของ TOPSISส่วนขยายแบบสองขั้วของ VIKORBF-WASPASการขยาย EDAS แบบเชิงซ้อนการขยายเชิงซ้อนของ MARCOSการขยาย TOPSIS แบบซับซ้อนส่วนขยายแบบซับซ้อนของ VIKORผลลัพธ์ประนีประนอมแบบผสมผสานการประเมินแบบอิงระยะห่างแบบผสมCompromise Programmingการประเมินสัดส่วนเชิงซ้อนการจัดอันดับทางเลือกแบบประนีประนอมจากระยะห่างสู่ผลลัพธ์ในอุดมคติCubic-EDASCubic-TOPSISCubic-VIKORCubic-WASPASโทปซิสแบบปรับปรุงโดยใช้ D-Numbers (ทฤษฎีหลักฐานของเดง)DHF-COPRAS (Dual Hesitant Fuzzy extension of COPRAS)ส่วนขยาย Dual Hesitant Fuzzy ของ EDASส่วนขยาย Dual Hesitant Fuzzy ของ TODIMการขยาย TOPSIS ด้วยฟัซซีแบบสองค่าลังเล (Dual Hesitant Fuzzy extension of TOPSIS)การขยายวิคอร์แบบสองค่าคลุมเครือ (Dual Hesitant Fuzzy extension of VIKOR)การรวมหลายแบบโดยอาศัยการทำให้เป็นมาตรฐานสองเท่าการประเมินโดยอาศัยระยะห่างจากผลเฉลี่ยELECTRE IELECTRE IELECTRE IIELECTRE IIIELECTRE IVวิธีการจัดเรียงตามความเหนือกว่าด้วยโปรไฟล์ขอบเขต (หรือ ELECTRE TRI-B)ELECTRE TRI-Bการประเมินข้อมูลแบบผสมEXPROM IEXPROM IIส่วนขยายแบบเฟอร์มาเทียนของ FF-ARASFF-CoCoSoการขยายแบบเฟอร์มาเทียนของ FF-CODASการขยายแบบเฟอร์มาเทียนของ FF-COPRASการขยายแบบเฟอร์มาเทียนของ FF-EDASการขยายแบบเฟอร์มาเทียนของ FF-GRAส่วนขยายแบบเฟอร์มาเตของ FF-MABACส่วนขยายแบบเฟอร์มาเตียนของ FF-MARCOSส่วนขยายแบบเฟอร์มาเทียนของ FF-MOORAส่วนขยายแบบเฟอร์มาเทียนของ FF-SAWส่วนขยายแบบเฟอร์มาเตียนของ FF-TODIMการขยายแบบเฟอร์มาเทียนของ FF-TOPSISการขยายแบบเฟอร์มาเทียนของ FF-VIKORการขยายแบบเฟอร์มาเทียนของ FF-WASPASFermatean extension of FF-WPMการวิเคราะห์โหมดความล้มเหลวและผลกระทบการวิเคราะห์การประนีประนอมที่ยืดหยุ่นและครอบคลุมการโปรแกรมเป้าหมายการวิเคราะห์ความสัมพันธ์แบบสีเทาGrey-ARASGrey-CODASGrey-COPRASGrey-EDASGrey-GRAGrey-MABACGREY-MARCOSGrey-MOORAGrey-ProjectionGrey-PROMETHEEGrey-SAWGrey-TODIMGrey-TOPSISGrey-VIKORGrey-WASPASระเบียบวิธีของ Hellwigส่วนขยายแบบลังเลของ HF-CODASHesitant Fuzzy EDAS (Evaluation Based on Distance from Average Solution)Hesitant Fuzzy MARCOSส่วนขยายแบบลังเลของ HF-SAWHesitant Fuzzy TODIM ด้วยฟังก์ชันวัดค่าใหม่ Z_δ (Zhang-Xu 2016 ITOR)HF-TOPSISIF-CoCoSoTIF-CODASส่วนขยายแบบญาณของ COPRASส่วนขยายแบบ Intuitionistic ของ GRAส่วนขยายแบบ Intuitionistic ของ MABACส่วนขยายแบบ Intuitionistic ของ MARCOSIF-MAUTการขยายแนวคิดแบบ Intuitionistic ของ MOORAส่วนขยายแบบญาณทัศน์ของ MULTIMOORAการขยายแนวคิด SAW แบบสังหรณ์ใจส่วนขยายแบบสัญชาตญาณนิยมของ VIKORส่วนขยายแบบ Intuitionistic ของ WASPASส่วนขยายแบบญาณของ WPMการขยายช่วงของ ARASIVAIF-CODASการขยายช่วงของ COPRASการขยายช่วงของ EDASการขยายช่วงของ MARCOSส่วนขยายแบบช่วงของ MOORAIV-PROJECTIONการขยายช่วงของ SAWการขยายช่วงของ TODIMการขยายช่วงของ TOPSISการขยายช่วงของ VIKORการขยายช่วงของ WASPASIVIF-COPRASส่วนขยายเชิงภาษาของ L2T-CODASการขยายความทางภาษาของ L2T-COPRAS2-Tuple Linguistic Neutrosophic EDASการขยายความทางภาษาของ L2T-SAWการขยายเชิงภาษาของ L2T-TODIMการขยายความทางภาษาของ L2T-TOPSISการขยายความแบบภาษาของ L2T-VIKORเทคนิคการเขียนโปรแกรมเชิงเส้นสำหรับการวิเคราะห์ความชอบหลายมิติระเบียบวิธีลอการิทึมของน้ำหนักแบบบวกMABAC (Multi-Attributive Border Approximation area Comparison)การวิเคราะห์เปรียบเทียบอุดมคติ-ความเป็นจริงแบบหลายคุณลักษณะขนาดของพื้นที่สำหรับการจัดอันดับทางเลือกการวัดทางเลือกและการจัดอันดับตามแนวทางแก้ไขปัญหาแบบประนีประนอมทฤษฎีอรรถประโยชน์หลายคุณลักษณะMHF-TOPSISการหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบหลายวัตถุประสงค์ด้วยการวิเคราะห์อัตราส่วนการขยายแนวคิดแบบ m-Polar Fuzzy ของ ELECTRE-I (Akram, Waseem & Liu 2019)MPF-ELECTRE-IIMPF-TOPSIS-LINGMULTIMOORAการขยายแนวคิดแบบนิวโทรซอฟิกของ AROMANส่วนขยายแบบนิวโทรซอฟิกของ CODASการขยายแนวคิด EDAS สู่ปริภูมิของนิวโทรซอฟิกการขยายแนวคิดแบบนิวโทรซอฟิกของ GRAการขยายแนวคิดของ MOORA สู่ระบบนิวโทรโซฟิกการขยายแนวคิดนิวโทรโซฟิกของ MULTIMOORAส่วนขยายแบบนิวโทรโซฟิกของ PROMETHEEการขยายแนวคิด RAFSI สู่ระบบนิวโทรโซฟิกการขยายแนวคิดนิวโทรโซฟิกของ RAWECการขยายแนวคิดของ SPOTIS ด้วยนิวโทรโซฟิกการขยายแนวคิด TODIM ด้วยนิวโทรซอฟิกการขยายแนวคิดของ TOPSIS ด้วยนิวโทรโซฟิกการขยายแนวคิดแบบนิวโทรซอฟิกของ VIKORการขยายแนวคิด WPM ด้วยนิวโทรโซฟิกแนวทางใหม่สำหรับการประเมินที่ไม่แม่นยำและสภาพแวดล้อมการตัดสินใจNSS-CODASการจัดอันดับสมรรถนะเชิงปฏิบัติการORESTE (Organisation, Rangement Et Synthèse de données rElaTionnEllEs)Ordered Weighted Averagingการขยายแบบพลิตโทเจนิคของ P-ARASการขยายแบบพลิตอเจนิกของ P-AROMANP-CoCoSoการขยายแบบพลิตอเจนิกของ P-CODASการขยายแบบพลิตอเจนิกของ P-COPRASส่วนขยายแบบ Plithogenic ของ P-DNMAการขยายแบบพลิตอเจนิกของ P-EDASการขยายแบบพลิตอเจนิกของ P-GRAการขยายแบบพลิตอเจนิกของ P-MABACการขยายแบบพลิตโทเจนิคของ P-MARCOSการขยายแบบพลิตอเจนิกของ P-MAUTการขยายแบบพลิตโตเจนิคของ P-MOORAการขยายแบบพลิตอเจนิกของ P-MULTIMOORAการขยายแบบพลิตโทเจนิคของ P-OCRAการขยายแบบพลิตอเจนิกของ P-PROMETHEEการขยายแบบพลิตอเจนิกของ P-PSIส่วนขยายพลิโทจีนิกของ P-RAFSIการขยายแบบพลิตอเจนิกของ P-RAWECการขยายแบบพลิตอเจนิกของ P-ROVการขยายแบบพลีโธจีนิกของ P-SAWการขยายแบบพลิตอเจนิกของ P-SPOTISการขยายแบบพลิตอเจนิกของ P-TODIMการขยายแบบพลีโทเจนิกของ P-TOPSISการขยายแบบพลีโทเจนิกของ P-VIKORการขยายแบบพลิตอเจนิกของ P-WASPASการขยายแบบพลิตอเจนิกของ P-WISPการขยายแบบพลิตอเจนิกของ P-WPMวิธีพื้นที่รูปหลายเหลี่ยมPAMSSEM IPAMSSEM IIการขยาย ARAS แบบพีทาโกรัสPF-CoCoSoการขยายแบบพีทาโกรัสของ CODASการขยายพีทาโกรัสของ COPRASการขยาย EDAS แบบพีทาโกรัสส่วนขยายแบบพีทาโกรัสของ GRAส่วนขยายแบบพีทาโกรัสของ MABACส่วนขยายแบบพีทาโกรัสของ MARCOSการขยายแบบพีทาโกรัสของ MOORAส่วนขยายแบบพีทาโกรัสของ PROMETHEESAW แบบขยายด้วยพีทาโกรัสการขยาย TODIM แบบพีทาโกรัสการขยาย TOPSIS แบบพีทาโกรัสการขยายแนวคิดพีทาโกรัสของ VIKORการขยายแบบพีทาโกรัสของ WASPASส่วนขยายแบบพีทาโกรัสของ WPMExtended Hesitant Fuzzy Linguistic EDAS (EHFL-EDAS)ส่วนขยายแบบ Probabilistic Hesitant ของ TOPSISการขยายแบบความน่าจะเป็นแบบลังเลของ VIKORPiF-ARASPiF-WASPASการขยายเชิงความน่าจะเป็นเชิงภาษาของ EDASส่วนขยายเชิงภาษาศาสตร์เชิงความน่าจะเป็นของ MARCOSการขยายเชิงภาษาแบบน่าจะเป็นของ TODIMการขยายแนวคิดเชิงความน่าจะเป็นทางภาษาของ TOPSISการขยายแนวคิดเชิงความน่าจะเป็นของ VIKORProb-ARASPROMETHEE IIPROMETHEE IPROMETHEE IIIqR-ARASqR-CoCoSoqR-CODASqR-COPRASqR-EDASqR-GRAqR-MABACqR-MARCOSqR-MOORAqR-PROMETHEEqR-SAWqR-TODIMqR-TOPSISqR-VIKORqR-WASPASqR-WPMระเบียบวิธีแบบหลายเกณฑ์ที่ยืดหยุ่นเชิงคุณภาพการจัดอันดับทางเลือกผ่านการจับคู่เชิงฟังก์ชันของช่วงย่อยเกณฑ์ลงในช่วงเดียวการจัดอันดับทางเลือกตามความเข้มข้นของความพึงพอใจเทคนิคการรวมกลุ่มโดยอิงทางเลือกอ้างอิงการจัดอันดับทางเลือกด้วยน้ำหนักเกณฑ์ที่เท่ากันREGIMEวิธีอ้างอิงอุดมคติROUGH-ARASROUGH-COPRASRough-DRSARough-EDASROUGH-MABACROUGH-MARCOS (ROUGH-MARCOSROUGH-MOORARough-SAWRough-TODIMRough-TOPSISRough-VIKORROUGH-WASPASวิธีช่วงค่าการถ่วงน้ำหนักแบบบวกอย่างง่ายการขยายแบบทรงกลมของ ARASSF-CoCoSoการขยายแนวคิด CODAS ด้วยเซตเชิงทรงกลมการขยายแบบทรงกลมของ COPRASการขยายรูปแบบทรงกลมของ EDASการขยายเชิงทรงกลมของ GRAการขยายแบบทรงกลมของ MABACการขยายรูปแบบทรงกลมของ MARCOSSF-MOORAส่วนขยายแบบทรงกลมของ PROMETHEESF-SAWการขยายเชิงทรงกลมของ TODIMการขยาย TOPSIS สู่เซตทรงกลมการขยายแบบทรงกลมของ VIKORการขยายแบบทรงกลมของ WASPASSF-WPMการจัดอันดับความเป็นใหญ่และความเป็นรองเทคนิคการจัดอันดับหลายคุณลักษณะอย่างง่ายการจัดอันดับความพึงพอใจที่เสถียรต่อผลลัพธ์ในอุดมคติระเบียบวิธีอนุกรมวิธานการตัดสินใจแบบโต้ตอบและหลายเกณฑ์ (Interactive and Multicriteria Decision Making)เทคนิคการจัดลำดับตามความคล้ายคลึงกับผลลัพธ์ในอุดมคติTOPSIS-SortUTA*VIKORการประเมินผลรวมผลคูณแบบถ่วงน้ำหนักการวิเคราะห์อัตราส่วนสองทิศทางถ่วงน้ำหนักWeighted Euclidean Distance Based Approachจุดอุดมคติถ่วงน้ำหนักWeighted Product Modelแบบจำลองผลรวมถ่วงน้ำหนัก (Simple Additive Weighting)ส่วนขยาย Z-Number ของ COPRASส่วนต่อขยาย Z-Number ของ EDASการขยาย Z-Number ของ MARCOSการขยาย Z-Number ของ TOPSISการขยาย Z-Number ของ VIKORZ-WASPAS