ScholarGate
Trợ lý

So sánh phương pháp

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

Chuẩn hóa Vector×Đánh giá dựa trên Khoảng cách từ Giải pháp Trung bình×
Lĩnh vựcRa quyết địnhRa quyết định
HọMCDMMCDM
Năm ra đời19812015
Người khởi xướngHwang, C. L., Yoon, K.Keshavarz Ghorabaee, M., Zavadskas, E. K., Olfat, L., Turskis, Z.
LoạiNormalization (L2, unit-sphere projection)Distance from average solution
Công trình gốcHwang, C. L., Yoon, K. (1981). Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications. Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, Vol. 186, Springer-Verlag DOI ↗Keshavarz Ghorabaee, M., Zavadskas, E. K., Olfat, L., Turskis, Z. (2015). Multi-criteria inventory classification using a new method of evaluation based on distance from average solution (EDAS). Informatica DOI ↗
Tên gọi khác
Liên quan48
Tóm tắtNORM-VECTOR (Vector Normalization — Euclidean column-norm scaling (L2 normalisation)) is a normalization multi-criteria decision-making (MCDM) method introduced by Hwang, C. L., Yoon, K. in 1981. It turns a decision matrix of alternatives scored on multiple criteria into a structured, reproducible result.EDAS (Evaluation Based on Distance from Average Solution) is a ranking multi-criteria decision-making (MCDM) method introduced by Keshavarz Ghorabaee, M., Zavadskas, E. K., Olfat, L., Turskis, Z. in 2015. 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: NORM-VECTOR · EDAS. Truy cập ngày 2026-06-15 từ https://scholargate.app/vi/compare