MCDMNormalizationcrisp

Chuẩn hóa Vector (L2)

CHUẨN HÓA VECTOR (Chuẩn hóa Vector (L2)) là một phương pháp chuẩn hóa trong ra quyết định đa tiêu chí (MCDM) được giới thiệu bởi Hwang, C. L. Yoon, K. vào năm 1981. Phương pháp này biến đổi ma trận quyết định của các phương án được đánh giá theo nhiều tiêu chí thành một kết quả có cấu trúc và có thể tái lập.

Áp dụng với DecisionMindSắp ra mắtVideoSắp ra mắtDownload slides

Đọc toàn bộ phương pháp

Chỉ dành cho thành viên

Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.

Đăng nhập

Nguồn tài liệu

  1. Hwang, C. L., Yoon, K. (1981). Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications. Springer-Verlag, Berlin DOI: 10.1007/978-3-642-48318-9

Cách trích dẫn trang này

ScholarGate. (2026, June 2). Vector (L2) Normalization. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/decision-making/vector-normalization

ScholarGateVECTOR-NORMALIZATION (Vector (L2) Normalization). Truy cập ngày 2026-06-15 từ https://scholargate.app/vi/decision-making/vector-normalization · Bộ dữ liệu: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026