决策
573 种方法。
Ranking 395
AHP-BOCR自动成对线性排序组合加法比率评估AROMAN（考虑双步归一化的排序顺序方法）基于自适应标准化区间的替代方案排序技术平衡SPOTIS带排序的最佳-最差法COPRAS 的双极扩展EDAS的双极扩展MARCOS 的双极模糊扩展TOPSIS的双极扩展VIKOR 的双极扩展WASPAS 的双极模糊扩展BWM + Z-number + Zero-Sum Game副产品技术DEACF-EDAS (EDAS的复杂扩展)MARCOS 方法的复杂扩展CF-TOPSISVIKOR 的复数扩展综合基于距离的排序组合折衷解组合距离评估法特征对象方法Compromise Programming共识达成复杂比例评估基于理想解距离的方案优劣排序准则剔除CRITIC-M交叉验证Cubic-EDAS立方-TOPSISCubic-VIKORCubic-WASPAS基于D-数（邓氏证据理论）的改进TOPSIS方法基于松弛测度的DEA (Slack-Based Measure Data Envelopment Analysis)超效率数据包络分析双犹豫模糊COPRAS扩展方法DHF-EDASDHF-TODIMTOPSIS的双犹豫模糊扩展VIKOR的对偶犹豫模糊扩展基于双重规范化的多重聚合方法基于平均解的评估ELECTRE IIELECTRE IIIELECTRE IVEpsilon-Based Measure DEA基于相对价值距离的选举法混合数据评估基于评分法的模糊决策FF-ARAS 的费米扩张FF-CoCoSoFF-CODAS 的费米扩张FF-COPRAS的费马扩展FF-EDAS 的费马扩展FF-GRA 的费马扩展Fermatean 扩展的 FF-MABACFermatean 扩展的 FF-MARCOS 方法Fermatean 扩展的 FF-MOORAFF-SAW 的费米延拓FF-TODIM 的费米扩展Fermatean 扩展 FF-TOPSIS 方法Fermatean 扩展 FF-VIKOR 方法FF-WASPAS的费米扩张FF-WPM 的费米扩张失效模式与影响分析灵活且通用的折衷分析模糊ARAS模糊AROMAN模糊CoCoSo模糊CODAS模糊COPRAS模糊DNMA模糊EDAS模糊智能FMEA结合DEA (FSFMEA)FIA模糊MABAC模糊MARCOS模糊多属性效用效用 (Fuzzy MAUT)模糊MOORA模糊MULTIMOORA模糊OCRA模糊PSI模糊RAFSI模糊RAWEC模糊ROV模糊SAW（Bonissone 1982）- L-R梯形简单加权法FUZZY-SPOTIS（模糊SPOTIS模糊TODIM模糊TOPSIS (Chen-Hwang 1992)Fuzzy TOPSIS (Chen 2000)模糊VIKOR模糊WASPAS模糊WISP模糊加权乘积法 (Kahraman-Birgun-Yenen 2008) - 三角模糊加权乘积目标规划灰色关联分析Grey-ARASGrey-CODASGrey-COPRAS灰EDASGrey-GRAGREY-MABACGREY-MARCOSGrey-MOORAGrey-ProjectionGrey-SAWGrey-TODIMGrey-TOPSIS灰-VIKORGrey-WASPASHellwig 方法犹豫模糊加权比率评估法犹豫模糊CODAS扩展犹豫模糊复杂比例评估犹豫模糊决策场理论 (Song-Xu 2021)Hesitant Fuzzy EDAS (基于平均解距离的评估)犹豫模糊灰关联分析犹豫模糊多属性边界近似区域比较犹豫模糊MARCOS犹豫模糊多目标比率分析优化HF-SAW 的犹豫扩展基于新测度函数Z_δ的犹豫模糊TODIM方法 (Zhang-Xu 2016 ITOR)犹豫模糊TOPSIS（含可选的不完整权重信息）(Xu-Zhang 2013 KBS)犹豫模糊VIKOR (Liao-Xu 2013)犹豫模糊加权聚合乘积评估法犹豫模糊语言CODAS (HFLTS-包络, 组合距离评估)基于犹豫模糊语言投影的MABAC方法与Bonferroni均值 (Sun et al. 2018)直觉模糊ARASIF-CoCoSoTIF-CODASCOPRAS 的直觉模糊扩展直觉模糊决策场理论 (Hao-Xu-Zhao-Zhang 2017)直觉模糊EDASGRA的直觉模糊扩展MABAC的直觉模糊扩展MARCOS的直觉扩展直觉模糊多属性效用理论（基于IFWA的加性效用）MOORA 的直觉模糊扩展IF-MULTIMOORA（直觉模糊多目标优化方法与评估）SAW 的直觉扩展直觉模糊TODIM方法直觉模糊TOPSISVIKOR的直觉模糊扩展直觉模糊集扩展的WASPAS方法WPM的直觉模糊扩展区间数灰色关联分析区间粗糙CODAS (区间粗糙数的多准则群决策评估法)ARAS的区间扩展IVAIF-CODASCOPRAS的区间扩展区间扩展的EDAS方法MARCOS的区间扩展MOORA的区间扩展区间值直觉模糊投影多准则决策 (IV-PROJECTION)SAW 的区间扩展TODIM 区间扩展法区间扩展TOPSIS方法VIKOR方法的区间扩展区间扩展的WASPAS区间值直觉模糊ARAS (Büyüközkan & Göçer 2018)区间值直觉模糊COPRAS (Davoudabadi-Mousavi-Mohagheghi-Vahdani 2019)区间直觉模糊MABAC (Xue, You, Lai, Liu 2016)区间直觉模糊TODIM (Krohling & Pacheco 2014)区间直觉模糊VIKOR法（Park, Cho & Kwun 2011）区间值中智数环境下MULTIMOORA方法KEmeny Median Indicator Ranks AccordanceL2T-CODAS 的语言扩展L2T-COPRAS的语言学扩展2-元语言中性模糊EDAS2-元组语言 MULTIMOORA (Balezentis & Balezentis 2011)L2T-SAW 的语言学扩展L2T-TODIM的语言扩展L2T-TOPSIS的语言学扩展L2T-VIKOR的语言扩展词典式最佳最差法辞书式目标规划LINear 规划法用于多维偏好分析对数加权法邻域自适应有序加权平均法局部加权线性组合 (Local WLCLoPMLPF-CRITIC-EDAS多属性边界近似区域比较混合综合归一化技术 (MACONT)多属性理想-实际对比分析法 (MAIRCA)备选方案排序面积大小法衡量备选方案并根据折衷解进行排序多属性效用理论MEREC-GMHF-TOPSIS（m-极犹豫模糊集扩展的TOPSIS方法）蒙特卡洛模拟多目标比率分析优化法基于简单比率分析的多目标优化m-Polar Hesitant Fuzzy TOPSIS (Akram, Adeel & Alcantud 2019, Symmetry 11(6):795)m极模糊语言TOPSIS用于MCGDM（Adeel, Akram & Koam 2019, Symmetry 11(6):735）比率分析加全乘法形式的多目标优化中立模糊ARASAROMAN的中性数扩展中性合意排序法 (Neutrosophic CoCoSo)CODAS的中性数扩展COPRAS-IN中智DNMAEDAS的直觉模糊扩展中智灰色关联分析法 (Neutrosophic extension of GRA)中智MABAC中智MARCOSN-MOORA（MOORA 的中智扩展）多准则决策（MCDM）方法MULTIMOORA的模糊集扩展中立模糊PSIRAFSI 的中智学扩展RAWEC 的中智扩展SPOTIS 的中智扩展TODIM 的中智扩展中智扩展的TOPSIS方法VIKOR中中智学扩展中智WASPAS中性模糊 WISPN-WPM（WPM 的中智扩展）不精确评估和决策环境的新方法非线性最优最差法中性球形CODAS扩展方法操作性竞争力评级序数优先级方法Organisation, Rangement Et Synthèse de données rElaTionnEllEs有序加权平均P-ARAS 的合情数扩展P-AROMAN的普利斯生成扩展P-CoCoSoP-CODAS 的合情拓展P-COPRAS 的普利特生成扩展P-DNMA的普利特生成扩展P-EDAS 的普利多尼克扩展P-GRA的普适性拓展P-MABAC 的合情延拓P-MARCOS 的合情数扩展P-MAUT 的合情延拓P-MOORA 的合意集扩展P-MULTIMOORA 的合情延拓P-OCRA 的合情延拓P-PSI 的合情数扩展P-RAFSI的普利多式扩展P-RAWEC 的 Plithogenic 扩展Plithogenic 扩展 P-ROV 方法P-SAW 的合性扩展P-SPOTIS 的普利特生成扩展P-TODIM 的合证扩展P-TOPSIS的Plithogenic扩展P-VIKOR 的合意扩展P-WASPAS 的普利特生成扩展P-WISP的普利特生成扩展P-WPM 的合情延拓多边形面积法ARAS 的毕达哥拉斯扩展PF-CoCoSoCODAS的毕达哥拉斯扩展PF-COPRAS (COPRAS 的毕达哥拉斯扩展)EDAS 的毕达哥拉斯扩展GRA的毕达哥拉斯扩展MABAC 的毕达哥拉斯扩展MARCOS 的毕达哥拉斯扩展MOORA 的毕达哥拉斯扩展SAW 的毕达哥拉斯扩展TODIM的毕达哥拉斯扩展TOPSIS的毕达哥拉斯扩展VIKOR的毕达哥拉斯扩展WASPAS的毕达哥拉斯扩展PF-WPM (毕达哥拉斯扩展加权乘积法)概率犹豫集COPRAS扩展扩展犹豫模糊语言EDAS (EHFL-EDAS)概率犹豫集延拓TOPSIS方法VIKOR 的概率犹豫扩展PHFS-EHVaRPHFS-HVaRPiF-ARAS图像模糊ARTASI (Kara et al. 2024)PiF-CODASPiF-COPRASPiF-EDASPiF-MARCOSPiF-MOORAPiF-SAWPiF-TODIMPiF-TOPSISPiF-VIKORPiF-WASPAS邻近指数值概率语言扩展EDAS带BWM权重和粗糙数不确定性的Plithogenic MABACMARCOS 的概率语言学扩展MULTIMOORA的概率语言扩展PL-TODIM（概率语言术语集扩展TODIM法）PL-TOPSIS（概率语言术语集扩展TOPSIS法）VIKOR 的概率语言学扩展Prob-ARAS基于理想-平均距离的偏好排序PROMETHEE-GAIAPROMETHEE IPROMETHEE VPROMETHEE VI可持续性标准层偏好排序Proximity-Adjusted WLC偏好选择指数qR-ARASqR-CoCoSoqR-CODASqR-COPRASqR-EDASqR-GRAqR-MABACqR-MARCOSqR-MOORAqR-SAWqR-TODIMqR-TOPSISqR-VIKORqR-WASPASqR-WPM定性灵活多准则方法基于标准子区间函数映射到单一区间的备择方案排序根评估法秩反转分析基于偏好强度排序的备选方案具有相等标准权重的备选方案排序基于成对政权分析的序数多标准方法参考理想法ROUGH-ARAS粗糙COPRASROUGH-DRSA（ROUGH-DRSARough-EDAS粗糙MABACROUGH-MARCOSRough-MOORARough-SAWRough-TODIM粗糙TOPSIS粗糙VIKORROUGH-WASPAS价值区间法简单加权求和法准则与方案的同步评估敏感性分析ARAS的球形扩展SF-CoCoSoCODAS的球形扩展COPRAS的球形拓展SF-EDASGRA的球形扩展MABAC的球形拓展MARCOS的球形拓展MOORA的球形扩展SAW 的球形扩展TODIM的球形拓展球形集扩展的TOPSIS方法VIKOR的球形扩展SF-WASPASSF-WPM城市系统序列交互模型随机多目标可接受性分析SMAA-2简单多属性评分技术简化中智犹豫模糊环境下的最大偏差 TOPSIS空间有序加权平均法理想解的稳定偏好排序SPROBID (基于顶/底四分位理想集的简化 PROBID)随机加性效用函数 (不确定性下的偏好分解)分层最优最差法 (Stratified Best Worst Method)SWARA II分类法三角直觉模糊数CODAS (Daami Remadi & Frikha 2023)多标准交互决策 (Interactive and Multicriteria Decision Making)理想解相似优劣排序法三角模糊中智数环境下MULTIMOORA方法加性效用评估（Additive Utility Assessment）UTA*VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje（多准则优化与折衷解）VIKOR-SMAA (随机多标准可接受性分析的VIKOR方法)加权聚合乘和法加权双向理想比率分析基于加权欧氏距离的方法权重敏感性分析加权投票加权影响非线性评估系统加权理想解点加权乘积模型加权求和模型（简单加权法）Z-数扩展的COPRASZ数扩展的EDAS方法MARCOS的Z数扩展Z数偏好排序组织方法（II）Z数扩展的TOPSIS方法Z-VIKOR (Z-Number 扩展的 VIKOR)WASPAS的Z数扩展距离理想解的Z数模糊折衷排序法
Outranking 32
ELECTRE IELECTRE IEXPROM-I（EXPROM IEXPROM II2元组语言费马模糊PROMETHEE (Akram-Bibi 2023)模糊ELECTRE I (群组，梯形)Fuzzy ELECTRE II模糊 ELECTRE III模糊PROMETHEEGrey-PROMETHEEHF-ELECTRE IHF-ELECTRE IIQUALIFLEX的犹豫模糊扩展犹豫模糊语言PROMETHEE (Liang-Wang-Zhang 2018)直觉模糊PROMETHEEAkram, Waseem & Liu 2019 的 m-极模糊 ELECTRE-I 方法ELECTRE-II 的 m 极模糊扩展用于多准则群决策 (Akram & Adeel 2023)MPF-ELECTRE-IIIMPF-ELECTRE-IVMPF-PROMETHEEPROMETHEE 的中智扩展P-PROMETHEE 的 Plithogenic 扩展PAMSSEM IPAMSSEM IIPythagorean fuzzy ELECTRE-II（群体MCDM）PROMETHEE 的毕达哥拉斯扩展PROMETHEE IIPROMETHEE IIPROMETHEE IIIqR-PROMETHEEPROMETHEE 的球形扩展优劣排序
Weight Subjective 29
层次分析法Analytic Network Process (ANP，具有反馈和相互依赖性的AHP)基于斜率系数的模糊权重命名法（三角模糊扩展）最佳-最差法 (Best-Worst Method)贝叶斯BWMCIMAS (Criterion Impact MeAsurement System)基于DEMATEL的ANP德尔菲法决策试验与评估实验室定义排序标准之间的相互关系加权模糊对数方法 (TFN)全一致法模糊完全一致性方法 (TFN)模糊层次分析法 (Fuzzy AHP)模糊BWM模糊德尔菲法模糊SIWEC犹豫模糊AHP (Hesitant Fuzzy AHP) (AHP-Hesitant Group Decision Making via HMPM)犹豫模糊语言AHP（HFLTS-包络线族：Yavuz 2015 + Özdağoğlu 2018）层级基础权重评估基于类别评估技术的吸引力测量PIF-CIMAS（Kara 等人 2024）的图片模糊变体PIvot Pairwise RElative Criteria Importance Assessment修订版Simos程序ROC简单权重计算SMART权重步骤权重评估比率分析摆动权重法
AggregationOperator 16
Weight Objective 16
DEA 12
数据包络分析（CCR模型）用于基于效率的排序数据包络分析（BCC / VRS 模型）DEA交叉效率具有结转和不良产出的动态网络数据包络分析带非期望产出的环境数据包络分析（EEI 模型）两阶段网络DEA与不良产出 (Two-Stage Network DEA with Undesirable Outputs)基于网络松弛测度的DEA与窗口分析效率范围调整测度犹豫模糊评价分析（DHFEA / SHFEA，周陈徐孟 2018）HFGPE犹豫模糊对等评价（仁慈/攻击性交叉效率，Zhou-Chen-Xu-Meng 2018）犹豫模糊偏好包络分析（DHFPEA / SHFPEA，Zhou-Chen-Xu-Meng 2018）