İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklar🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Karar verme›Çok Nitelikli Sınır Yaklaşım Alanı Karşılaştırması
MCDMRankingcrisp

Çok Nitelikli Sınır Yaklaşım Alanı Karşılaştırması

Multi-Attributive Border Approximation area Comparison

MABAC (Çok Nitelikli Sınır Yaklaşım Alanı Karşılaştırması), Pamučar, D. ve Ćirović, G. tarafından 2015 yılında tanıtılan bir sıralama çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemidir. Bu yöntem, birden çok kritere göre puanlanmış alternatiflerin karar matrisini yapılandırılmış, tekrarlanabilir bir sonuca dönüştürür.

ScholarGate
  1. MCDM
  2. v1
  3. 1 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

Çok Nitelikli Sınır Yaklaşım Alanı Karşılaştırması
Analitik Hiyerarşi SüreciAnalitik Ağ Süreci (geri…En İyi-En Kötü Yöntem (B…Bayesian BWMKriterler Korelasyonu ve…Kriter Etki Kayıpları (C…Criterion Impact MeAsure…Kriterler Arası Korelasy…Centroid DefuzzificationDEFUZZ-SCORE-IFN (Skor F…

+5 tane daha

Ne zaman kullanılır

S_i herhangi bir reel sayı olabilir. S_i > 0 olması, alternatifin Sınır Yaklaşım Alanı'nın (SYA) üzerinde olduğunu gösterir; bu kriter için iyi bir alternatiftir. S_i < 0 olması, SYA'nın altında olduğunu gösterir; düşük performans. Tüm kriterlerde SYA'nın üzerindeki alternatifler açıkça en iyilerdir.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Adım adım denetlenebilen şeffaf, tekrarlanabilir bir hesaplama prosedürü izler.
  • Tek bir karar matrisi içinde farklı ölçek ve birimlerdeki birden çok kriteri ele alır.
Sınırlılıklar
  • Alternatifler kümeye eklendiğinde veya kümeden çıkarıldığında sıra tersine dönmesi sergileyebilir.

Kaynaklar

  1. 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: 10.1016/j.eswa.2014.11.057 ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 2). Multi-Attributive Border Approximation area Comparison. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/decision-making/mabac

İlişkili yöntemler

Analitik Hiyerarşi SüreciAnalitik Ağ Süreci (geribildirim ve karşılıklı bağımlılıklar içeren KAS)En İyi-En Kötü Yöntem (BWM)Bayesian BWMKriterler Korelasyonu ve Standart Sapma objektif ağırlıklandırmasıKriter Etki Kayıpları (CILOS) objektif ağırlıklandırma yöntemiCriterion Impact MeAsurement SystemKriterler Arası Korelasyon Yoluyla Kriter Önem Derecesi

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • Analitik Hiyerarşi SüreciKarar verme↔ karşılaştır
  • Analitik Ağ Süreci (geribildirim ve karşılıklı bağımlılıklar içeren KAS)Karar verme↔ karşılaştır
  • En İyi-En Kötü Yöntem (BWM)Karar verme↔ karşılaştır
  • Bayesian BWMKarar verme↔ karşılaştır
  • Kriterler Korelasyonu ve Standart Sapma objektif ağırlıklandırmasıKarar verme↔ karşılaştır
  • Kriter Etki Kayıpları (CILOS) objektif ağırlıklandırma yöntemiKarar verme↔ karşılaştır
  • Criterion Impact MeAsurement SystemKarar verme↔ karşılaştır
  • Kriterler Arası Korelasyon Yoluyla Kriter Önem DerecesiKarar verme↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

Centroid DefuzzificationDEFUZZ-SCORE-IFN (Skor Fonksiyonuyla Belirsizlik GidermeBulanık Tam Tutarlılık Yöntemi (TFN)Fuzzy BWMBulanık MABACMin-Max NormalizasyonuTercih Seçim İndeksi

Benzer yöntemler

Plithogenic MABAC (BWM ağırlıklandırması ve Kaba Sayı belirsizliği ile)Grey-MABACTereddütlü Bulanık Çok Nitelikli Sınır Yaklaşımı Alan KarşılaştırmasıAralık Değerli Sezgisel Bulanık MABAC (Xue, You, Lai, Liu 2016)Rough-MABACP-MABAC'ın Plithogenic uzantısıqR-MABACBulanık MABAC

İlgili referans kavramlar

Decision Support SystemsDecision MakingEvaluation CriteriaDecision Making SkillsRisk ve Belirsizlik Altında Karar Verme ÖlçütleriWeighted Scores

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — MABAC (Multi-Attributive Border Approximation area Comparison). 2026-07-20 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/decision-making/mabac · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Pamučar, D., Ćirović, G.
Subfamily
Ranking
Year
2015
Type
Border approximation area (distance from BAA)
Value Space
crisp
Uncertainty
Hiçbiri
Compensation
partial
Rank Reversal
Evet
İlişkili yöntemler
Analitik Hiyerarşi SüreciAnalitik Ağ Süreci (geribildirim ve karşılıklı bağımlılıklar içeren KAS)En İyi-En Kötü Yöntem (BWM)Bayesian BWMKriterler Korelasyonu ve Standart Sapma objektif ağırlıklandırmasıKriter Etki Kayıpları (CILOS) objektif ağırlıklandırma yöntemiCriterion Impact MeAsurement SystemKriterler Arası Korelasyon Yoluyla Kriter Önem Derecesi
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil