难忘的latex表格

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\begin{table}[]

\centering

\caption{My caption}

\label{my-label}

\begin{tabular}{ccl}

\hline

& 参考文献 & \multicolumn{1}{c}{特点} \\ \hline

\multirow{4}{*}{\begin{tabular}[c]{@{}c@{}}基于排序值\\ （定序尺度）\end{tabular}} & 文献{[}37{]} & \begin{tabular}[c]{@{}l@{}}简单易行、应用广泛Board法能同时考虑排序值和评价值，但计算过于复杂，\\ 且易造成原有信息的丢失\end{tabular} \\

& 文献{[}41{]} & 强化多评价方法中的共线结论、弱化极端结论 \\

& 文献{[}42{]} & 与单一评价方法具有较好的相容性，比常用的平均值法更能充分利用一致性信息 \\

& 文献{[}43{]}、 {[}44{]} & \begin{tabular}[c]{@{}l@{}}引用了博弈论中的思想，克服了指标个数发生变化时组合权重缺乏稳定性的问题，\\ 评价方法权重更合理\end{tabular} \\

\multirow{12}{*}{\begin{tabular}[c]{@{}c@{}}基于评价值\\ （定距尺度）\end{tabular}} & 文献{[}45{]} & 具有更佳的保距效果 \\

& 文献{[}46{]} & 能充分挖掘各单一评价方法中的信息，避免主观性 \\

& 文献{[}21{]} & “硬”组合方法，能自动“甄别奖惩”，且组合结果精确、过程简捷、易于编程 \\

& 文献{[}47{]}、{[}48{]} & \begin{tabular}[c]{@{}l@{}}“软组合”方法，能对冲突意见进行协调，对冲突双方评价者的偏好信息进行考虑，\\ 最终达到优化组合评价结论的效果\end{tabular} \\

& 文献{[}49{]} & 使最终的组合评价值尽量分散，以达到决策和排序效果 \\

& 文献{[}50{]} & 同时考虑“纵向”差异性和“横向”相似性，体现“横向求同、纵向求异”思想 \\

& 文献{[}51{]} & 不仅考虑偏差最小，还考虑相容方法集的质量，使得组合评价结果更加合理全面 \\

& 文献{[}52{]} & \begin{tabular}[c]{@{}l@{}}可以直接根据已有的评价信息进行数据的剔除，免去了搜集其他先验信息的步骤，\\ 节约时间成本，具有客观性\end{tabular} \\

& 文献{[}19{]} & 能通过漂移度的测量来反映不同评价方法的偏好程度，具有客观性 \\

& 文献{[}53{]} & \begin{tabular}[c]{@{}l@{}}不再局限于简单线性加权的信息集结方法，具有强化一致性较高的方法，弱化\\ 一致性较低的方法的效果\end{tabular} \\

& 文献{[}54{]} & 适用复杂的非线性优化问题，达到降维效果，客观性强 \\

& 文献{[}55{]}、 {[}56{]} & \begin{tabular}[c]{@{}l@{}}打破原有静态组合评价的模式，将动态中的时间因素引入了组合评价方法中，\\ 使得结果更加接近现实\end{tabular}

\end{tabular}

\end{table}