TOPSIS з максимізацією відхилення в спрощеному нейтронному вагаючому нечіткому середовищі
SNHF-TOPSIS (TOPSIS з максимізацією відхилення в спрощеному нейтронному вагаючому нечіткому середовищі) — це метод багатокритеріального прийняття рішень (MCDM) для ранжування, представлений Акрамом, М. Назом, С. Смарандаче, Ф. у 2019 році. Він перетворює матрицю рішень альтернатив, оцінених за кількома критеріями, на структурований, відтворюваний результат.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Карта методів
Околиця споріднених методів — виберіть вузол, щоб дослідити.
Джерела
- Akram, M., Naz, S., Smarandache, F. (2019). Generalization of Maximizing Deviation and TOPSIS Method for MADM in Simplified Neutrosophic Hesitant Fuzzy Environment. Symmetry DOI: 10.3390/sym11081058 ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 2). TOPSIS with Maximizing Deviation in Simplified Neutrosophic Hesitant Fuzzy Environment. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/decision-making/snhf-topsis
Який метод?
Поставте цей метод поруч із його найближчими спорідненими й читайте їх пліч-о-пліч — бібліотека викладає книги на стіл; вибір за вами.
- Нейтрософське розширення TOPSISПрийняття рішень↔ порівняти
- Метод впорядкування за близькістю до ідеального розв'язкуПрийняття рішень↔ порівняти
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →