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从不完整的偏好信息中得出排名:不同方法的比较。 (英语) Zbl 1380.91067号

小结:不完全信息下基于体积的决策方法,如SMAA方法家族,提供了丰富的概率信息来支持决策。然而,它们通常不会直接生成备选方案的唯一排名。根据不完整的偏好信息创建这种唯一排序的方法通常通过数学规划方法或平均法选择一个参数向量,然后使用该参数向量应用偏好模型。在本文中,我们开发了几个模型,直接从基于体积的方法提供的概率信息中推断出备选方案的完整排名或完整预排序,而无需单独选择特定的参数向量。在计算研究中,我们将这些模型获得的结果与单参数方法获得的结果进行了比较。结果表明,在方法的性能以及附加偏好信息可能恶化而非改善结果的概率方面,存在微小但显著的差异。

MSC公司:

91B06型 决策理论
91B44型 信息经济学
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全文: 内政部

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