Нормалізація за методом Мін-Макс (Min-Max Normalization) — лінійне перемасштабування кожного стовпця критерію до [0, 1]
НОРМАЛІЗАЦІЯ ЗА МЕТОДОМ МІН-МАКС (Min-Max Normalization — лінійне перемасштабування кожного стовпця критерію до [0, 1]) є методом нормалізації у багатокритеріальному прийнятті рішень (MCDM), представленим Hwang, C. L., Yoon, K. у 1981 році. Вона перетворює матрицю рішень альтернатив, оцінених за багатьма критеріями, на структурований, відтворюваний результат.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- Hwang, C. L., Yoon, K. (1981). Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications. Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, Vol. 186, Springer-Verlag DOI: 10.1007/978-3-642-48318-9 ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 2). Min-Max Normalization — linear rescaling of each criterion column to [0, 1]. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/decision-making/min-max-normalization
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Комбінаторний дистанційно-орієнтований метод оцінюванняПрийняття рішень↔ compare
- Оцінювання на основі відстані від середнього розв'язкуПрийняття рішень↔ compare
- MABAC (Multi-Attributive Border Approximation area Comparison)Прийняття рішень↔ compare
- Вимірювання альтернатив та ранжування згідно з компромісним рішеннямПрийняття рішень↔ compare
- Просте адитивне зважуванняПрийняття рішень↔ compare
- Метод впорядкування за близькістю до ідеального розв'язкуПрийняття рішень↔ compare
- Багатокритеріальна оптимізація та компромісне рішення (VIKOR)Прийняття рішень↔ compare
- Зважена сукупна сума-добуток оцінкиПрийняття рішень↔ compare
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →