维萨卢塔

序贯回归:一组加性值函数的多准则排序。VisualUTA是UTA^GMS方法的第一个实现,该方法使用一组从序数回归得到的加值函数对集合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一组对备选方案a^R的子集进行的两两比较,称为参考方案。通过序贯回归建立的偏好模型是一组与偏好信息相容的加性值函数集。利用这个模型,我们可以在集合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,集合A中任意两个备选方案A、b成立的必要弱偏好关系(强优序)和可能的弱优先关系(弱优序)当且仅当为至少有一个相容的值函数a优于b。这些关系建立了a的可选方案的必要(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,可能的弱偏好关系是完全关系。参考方案的每一次新的两两比较都是对必要关系的丰富,对可能关系的贫化,使之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以加性值函数表示时,该方法也能为决策者提供支持。


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