ScholarGate
Асистент

Порівняння методів

Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.

Метод, заснований на ефектах виключення критеріїв×Комплексне ранжування на основі відстані×
ГалузьПрийняття рішеньПрийняття рішень
РодинаMCDMMCDM
Рік появи20212022
Автор методуKeshavarz Ghorabaee, M., Amiri, M., Zavadskas, E. K., Antucheviciene, J., Turskis, Z.Krstić, M., Agnusdei, G. P., Tadić, S., Kovač, M., Miglietta, P. P.
ТипRemoval-effect objective weighting (logarithmic utility)Distance from PIS/NIS/AS (Euclidean × Taxicab combined)
Основоположне джерелоKeshavarz 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 ↗Krstić, 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 ↗
Інші назви
Пов'язані88
ПідсумокMEREC (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.COBRA (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.
ScholarGateНабір даних
  1. v1
  2. 1 Джерела
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 1 Джерела
  3. PUBLISHED

Перейти до пошуку Завантажити слайди

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