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视觉UTA

swMATH ID: 16231
软件作者: S.Greco、V.Mousseau、R.Słowiáski
描述: 重新审视序贯回归:用一组加性值函数进行多标准排序。VisualUTA是UTA^GMS方法的第一个实现,该方法使用由序数回归产生的一组加法值函数从集合A中对备选方案进行多标准排序。决策者提供的偏好信息是对备选方案a^R子集的一组成对比较,称为参考备选方案。通过序数回归建立的偏好模型是一组与偏好信息相容的所有加值函数。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都优先于b时,集合A中的任意两个备选方案A和b都成立必要的弱偏好关系(强高于排名),以及可能的弱偏好关系(弱高于排名)当且仅当至少有一个相容值函数a优先于b时,这一点对成立。这些关系建立了来自a的备选方案的必要(强)和可能(弱)排序,分别是部分前序和强完全负传递关系。UTA^GMS方法旨在交互使用,增加子集A^R和成对比较的渐进陈述。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。参考方案的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。此外,当决策者的偏好陈述不能用加性值函数表示时,该方法也能为决策者提供支持。
主页: http://idss.cs.put.poznan.pl/site/visualuta.html
相关软件: UTA增强版;M-MACBETH公司;电气;主要决策;PREFDIS公司;VIP分析;卡帕拉布;R(右);4eMka2公司;ComPAIRS公司;虹膜;FITradeoff公司;TrueSkill公司;特鲁斯吉尔;CP网络;Polyrun公司;加密MiniSat;;RICH决策;奈德
引用于: 118文件
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170位作者引用

33 萨尔瓦多格雷科
22 罗马人Słowiánski
19 米奥斯·卡季安斯基
17 萨尔瓦多科伦特
10 阿尔菲奥·贾洛塔
10 文森特·穆索(Vincent A.Mousseau)。
7 何塞·鲁伊·菲盖拉
5 托米·特沃宁
5 鲁道夫·维切拉
5 威廉·斯蒂芬·沃森
4 阿西迪亚科诺,萨利·朱塞佩
4 哈立德省贝拉新世
4 科兹兹托夫·乔梅克
4 廖秀武
4 刘嘉鹏
4 瓦西拉Ouerdane
4 马克·皮尔洛
4 保罗·维亚皮亚尼
丹尼斯·布伊苏
尤根·布兰克
穆罕默德·加德利
奥利维尔·索布里
2 努里亚州阿格尔
2 西尔维娅·安吉莱拉
2 弗朗西丝卡·贝卡切斯
2 伊曼纽尔·博尔戈诺沃
2 陈燕亮
2 程、李晨
2 马可·西内利
2 路易斯·迪亚斯。
2 迈克尔·杜姆波斯
2 阿莱西奥·石坂
2 克利斯朵夫·拉布吕切
2 贝内代托·马塔拉佐
2 尼古拉斯·莫代特
2 布里斯·玛亚格
2 弗拉迪斯拉夫·波迪诺夫斯基五世。
2 齐秀丽
2 埃瓦州罗斯科夫斯卡
2 伯纳德·罗伊
2 托马什·瓦乔维奇
2 尹成祥
2 彼得·齐尔尼耶维奇
2 君士坦丁·佐普尼迪斯
1 塞林·达姆拉,阿希帕·奥卢
1 哈塞内·艾西
1 何塞·卡洛斯·罗德里格斯·阿尔坎图德
1 纳迪亚·本·阿卜杜拉
1 Nawal Benabbou
1 阿莱西奥·伊曼纽尔·比昂多
1 JoséBorbinha
1 玛尔塔·波特罗
1 Yann Bouchery公司
1 Boullart,吕克
1 盖拉丁·布斯
1 Craig Boutiler公司
1 格雷戈里·巴扎德(Gregery T.Buzzard)。
1 奥利维尔·卡约
1 戴维·卡彭提埃
1 西蒙·塞雷亚·维奥利奥
1 郑凯
1 蒋于赤
1 亚历山德拉·西洛
1 阿娜·萨拉·科斯塔
1 埃德加·卡万提斯
1 梅西耶·Dąbrowski
1 伊夫·达勒里
1 丹尼尔森,马茨
1 伯纳德·贝茨
1 斯特凡·德帕里斯
1 塞巴斯蒂安·德斯特克
1 马提亚斯·埃尔戈特
1 爱的埃肯伯格
1 肯·法里昂
1 托拜厄斯·法斯
1 瓦伦蒂娜·费雷蒂
1 哈维尔·菲亚洛斯
1 彼得·约翰·弗莱明
1 菲利普·福坦普斯
1 阿斯玛·加法里
1 Ioannis的Giagkiozis
1 尼古拉斯·吉利斯
1 弗朗索瓦·格利尼
1 迈克尔·冈萨雷斯
1 克里斯托夫·格拉芙
1 郭培军
1 Walter J.Gutjahr。
1 友弘县林下
1 黄成奎
1 黄,魏
1 卡罗琳·休伦
1 克里斯蒂安·赫森
1 志崎市伊南
1 菊口、Masahiro
1 杰马伊,齐德
1 雷米·罗伯特·约瑟夫
1 萨米·卡达尼
1 保罗·阿兰(Paul Alain)
1 康、兴当
1 穆拉特·科克萨拉(Murat M.Koksalan)。
…还有70多名作者

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