ScholarGate
Асистент

Порівняння методів

Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.

Двоїсте вагання нечіткого розширення COPRAS×Кореляція критеріїв та стандартне відхилення об'єктивного зважування×
ГалузьПрийняття рішеньПрийняття рішень
РодинаMCDMMCDM
Рік появи20202010
Автор методуRani, P., Mishra, A. R., Krishankumar, R., Mardani, A., Cavallaro, F., Ravichandran, K. S., Balasubramanian, K.Wang, Y. M., Luo, Y.
ТипDual Hesitant outranking/ranking — Dual Hesitant Fuzzy Element (DHFE: h(x) membership set, g(x) non-membership set)Correlation-penalised standard-deviation weighting
Основоположне джерелоRani, P., Mishra, A. R., Krishankumar, R., Mardani, A., Cavallaro, F., Ravichandran, K. S., Balasubramanian, K. (2020). Hesitant Fuzzy SWARA-Complex Proportional Assessment Approach for Sustainable Supplier Selection (HF-SWARA-COPRAS). Symmetry DOI ↗Wang, Y. M., Luo, Y. (2010). Integration of correlations with standard deviations for determining attribute weights in multiple attribute decision making. Mathematical and Computer Modelling DOI ↗
Інші назви
Пов'язані88
ПідсумокDHF-COPRAS (Dual Hesitant Fuzzy extension of COPRAS) is a ranking multi-criteria decision-making (MCDM) method introduced by Rani, P., Mishra, A. R., Krishankumar, R., Mardani, A., Cavallaro, F., Ravichandran, K. S., Balasubramanian, K. in 2020. It turns a decision matrix of alternatives scored on multiple criteria into a structured, reproducible result.CCSD (Criteria Correlation and Standard Deviation objective weighting) is a weight objective multi-criteria decision-making (MCDM) method introduced by Wang, Y. M., Luo, Y. in 2010. 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: DHF-COPRAS · CCSD. Отримано 2026-06-17 з https://scholargate.app/uk/compare