ScholarGate
Асистент

Порівняння методів

Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.

Комплексне ранжування на основі відстані×Метод, заснований на ефектах виключення критеріїв×
ГалузьПрийняття рішеньПрийняття рішень
РодинаMCDMMCDM
Рік появи20222021
Автор методуKrstić, M., Agnusdei, G. P., Tadić, S., Kovač, M., Miglietta, P. P.Keshavarz Ghorabaee, M., Amiri, M., Zavadskas, E. K., Antucheviciene, J., Turskis, Z.
ТипDistance from PIS/NIS/AS (Euclidean × Taxicab combined)Removal-effect objective weighting (logarithmic utility)
Основоположне джерелоKrstić, M., Agnusdei, G. P., Tadić, S., Kovač, M., Miglietta, P. P. (2022). A Novel Axiomatic DEA-COBRA Framework for Evaluating the Sustainable Performance of Agri-Food Systems. Sustainability link ↗Keshavarz Ghorabaee, M., Amiri, M., Zavadskas, E. K., Antucheviciene, J., Turskis, Z. (2021). Determination of objective weights using a new method based on the removal effects of criteria (MEREC). Informatica DOI ↗
Інші назви
Пов'язані88
ПідсумокCOBRA (COmprehensive distance Based RAnking) is a ranking multi-criteria decision-making (MCDM) method introduced by Krstić, M., Agnusdei, G. P., Tadić, S., Kovač, M., Miglietta, P. P. in 2022. It turns a decision matrix of alternatives scored on multiple criteria into a structured, reproducible result.MEREC (MEthod based on the Removal Effects of Criteria) is a weight objective multi-criteria decision-making (MCDM) method introduced by Keshavarz Ghorabaee, M., Amiri, M., Zavadskas, E. K., Antucheviciene, J., Turskis, Z. in 2021. It turns a decision matrix of alternatives scored on multiple criteria into a structured, reproducible result.
ScholarGateНабір даних
  1. v1
  2. 1 Джерела
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 1 Джерела
  3. PUBLISHED

Перейти до пошуку Завантажити слайди

ScholarGateПорівняння методів: COBRA · MEREC. Отримано 2026-06-17 з https://scholargate.app/uk/compare