维塔卢塔

顺序回归重新审视:多准则排序与一组加值函数。VisualUTA是第一个实现的UTA ^ GMS方法的多个标准排名从A集的替代品使用一组附加值函数,导致有序回归。决策者提供的偏好信息是一组成对比较的替代方案A^ ^ R的子集,称为参考替代品。通过顺序回归建立的偏好模型是一组与偏好信息兼容的所有加性值函数。使用这个模型,可以定义集合A中的两个关系:必要的弱偏好关系(强超越关系),它适用于任意两个选择A,B从集合A,当且仅当对于所有相容值函数A优选B时,以及可能的弱偏好关系(弱超越关系)。至少有一个相容的值函数A是优选的B。这些关系建立了一个必要的(强的)和可能的(弱)排序,从A,分别,分别是一个部分前序和一个强完全和负传递关系。UTA ^ GMS方法旨在交互式地使用,增加子集A^ ^ R和成对比较的逐行语句。当没有偏好信息时,所需的弱偏好关系是弱优势关系,并且可能的弱偏好关系是完全关系。对参考方案的每一个新的两两比较都丰富了必要的关系,并使可能的关系变得贫乏,从而使它们与偏好信息的增长收敛。此外,该方法还可以支持决策者,当他/她的偏好陈述不能提交的加值函数。


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