ScholarGate
Trợ lý

So sánh phương pháp

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

Ordered Weighted Averaging thích ứng theo vùng lân cận×Phương pháp dựa trên Hiệu ứng Loại bỏ Tiêu chí×
Lĩnh vựcRa quyết địnhRa quyết định
HọMCDMMCDM
Năm ra đời20142021
Người khởi xướngMalczewski, J.; Liu, X.Keshavarz Ghorabaee, M., Amiri, M., Zavadskas, E. K., Antucheviciene, J., Turskis, Z.
LoạiRange-sensitive neighbourhood-local OWA — criterion weights w^q_k scale with local criterion variance within each spatial neighbourhood; order weights λ_k remain global, encoding a single risk attitude applied everywhereRemoval-effect objective weighting (logarithmic utility)
Công trình gốcMalczewski, J., Liu, X. (2014). Local ordered weighted averaging in GIS-based multicriteria analysis. Annals of GIS DOI ↗Keshavarz 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 ↗
Tên gọi khác
Liên quan88
Tóm tắtLOCAL-OWA (neighbourhood-adaptive Ordered Weighted Averaging) is a ranking multi-criteria decision-making (MCDM) method introduced by Malczewski, J.; Liu, X. in 2014. It turns a decision matrix of alternatives scored on multiple criteria into a structured, reproducible result.MEREC (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.
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: LOCAL-OWA · MEREC. Truy cập ngày 2026-06-18 từ https://scholargate.app/vi/compare