ScholarGate
Асистент

Порівняння методів

Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.

Множинна агрегація на основі подвійної нормалізації×Кореляція критеріїв та стандартне відхилення об'єктивного зважування×
ГалузьПрийняття рішеньПрийняття рішень
РодинаMCDMMCDM
Рік появи20202010
Автор методуLiao, H., Wu, X.Wang, Y. M., Luo, Y.
ТипDual-normalisation aggregation (linear + vector)Correlation-penalised standard-deviation weighting
Основоположне джерелоLiao, H., Wu, X. (2020). DNMA: A double normalization-based multiple aggregation method for multi-expert multi-criteria decision making. Omega 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
ПідсумокDNMA (Double Normalization-Based Multiple Aggregation) is a ranking multi-criteria decision-making (MCDM) method introduced by Liao, H., Wu, X. 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: DNMA · CCSD. Отримано 2026-06-17 з https://scholargate.app/uk/compare