MCDMNormalizationcrisp
การทำให้เป็นบรรทัดฐานแบบเวกเตอร์ (L2)
VECTOR-NORMALIZATION (การทำให้เป็นบรรทัดฐานแบบเวกเตอร์ (L2)) เป็นวิธีการหนึ่งในการตัดสินใจภายใต้เกณฑ์หลายประการ (multi-criteria decision-making, MCDM) ที่นำเสนอโดย Hwang, C. L. และ Yoon, K. ในปี 1981 วิธีการนี้จะแปลงเมทริกซ์การตัดสินใจของทางเลือกต่างๆ ที่มีคะแนนตามเกณฑ์หลายประการให้เป็นผลลัพธ์ที่มีโครงสร้างและสามารถทำซ้ำได้
อ่านวิธีฉบับเต็ม
สำหรับสมาชิกเท่านั้น
เข้าสู่ระบบเข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
แหล่งอ้างอิง
- Hwang, C. L., Yoon, K. (1981). Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications. Springer-Verlag, Berlin DOI: 10.1007/978-3-642-48318-9 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 2). Vector (L2) Normalization. ScholarGate. https://scholargate.app/th/decision-making/vector-normalization