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顺序回归:使用一组加法值函数进行多标准排序。 (英语) Zbl 1147.90013号

摘要:我们提出了一种新的方法,称为UTA(^{text{GMS}}),用于使用由序数回归产生的一组加法值函数对集合a中的备选方案进行多准则排序。决策者提供的偏好信息是对备选方案子集(a^R\subseteq a\)的一组成对比较,称为参考备选方案。通过序数回归建立的偏好模型是与偏好信息相容的所有加值函数的集合。使用该模型,人们可以在集合(A)中定义两个关系:当且仅当所有相容的值函数(A)优先于(b)时,对于集合(A,当且仅当至少一个相容的值函数\(a)优先于\(b)时,对这一对可能存在的弱偏好关系。这些关系从(a)中建立了一个必要的和可能的备选方案排序,分别是部分前序和强完全关系。UTA(^{text{GMS}})方法旨在交互使用,具有递增子集(A^R)和逐行成对比较语句。当不提供偏好信息时,必要的弱偏好关系是弱优势关系,而可能的弱偏好关联是完全关系。对于优势关系不成立的参考方案,每一个新的两两比较都在丰富必要的关系,并使可能的关系变得贫乏,因此它们会随着偏好信息的增长而收敛。UTA(^{text{GMS}})区分了偏好信息对整个动作集的必要和可能后果,回答了稳健性分析的问题。此外,当决策者的偏好陈述不能用加性值函数表示时,该方法可以支持决策者。该方法通过使用UTA(^{text{GMS}})软件求解的示例进行了说明。文中还给出了该方法的一些扩展。

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90B50型 管理决策,包括多个目标
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