ScholarGate
Trợ lý

So sánh phương pháp

Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.

Mở rộng TOPSIS bằng tập mờ lưỡng lự kép×Tương quan Tiêu chí và Độ lệch chuẩn Trọng số Khách quan×
Lĩnh vựcRa quyết địnhRa quyết định
HọMCDMMCDM
Năm ra đời20202010
Người khởi xướngWang, R., Li, W., Zhang, T., Han, Q.Wang, Y. M., Luo, Y.
LoạiDual Hesitant outranking/ranking — Dual Hesitant Fuzzy Element (DHFE: h(x) membership set, g(x) non-membership set)Correlation-penalised standard-deviation weighting
Công trình gốcWang, R., Li, W., Zhang, T., Han, Q. (2020). New Distance Measures for Dual Hesitant Fuzzy Sets and Their Application to Multiple Attribute Decision Making. 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 ↗
Tên gọi khác
Liên quan88
Tóm tắtDHF-TOPSIS (Dual Hesitant Fuzzy extension of TOPSIS) is a ranking multi-criteria decision-making (MCDM) method introduced by Wang, R., Li, W., Zhang, T., Han, Q. 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.
ScholarGateBộ dữ liệu
  1. v1
  2. 1 Nguồn tài liệu
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 1 Nguồn tài liệu
  3. PUBLISHED

Đến trang tìm kiếm Tải xuống bản trình chiếu

ScholarGateSo sánh phương pháp: DHF-TOPSIS · CCSD. Truy cập ngày 2026-06-18 từ https://scholargate.app/vi/compare