文献

J-GLOBAL ID：201702217179450650   整理番号：17A0796055

可逆的意思決定支援システム:ファジィ解析的階層プロセスを用いた多基準に基づく複合システムにおける最小化認知的不協和【Powered by NICT】

Reversible decision support system: Minimising cognitive dissonance in multi-criteria based complex system using fuzzy analytic hierarchy process

著者 (4件)： Hasan Md Mahmudul (Anglia Ruskin IT Research Institute (ARITI), Anglia Ruskin University, Chelmsford, CM1 1SQ, UK) ,  Abu-Hassan Kamal (Anglia Ruskin IT Research Institute (ARITI), Anglia Ruskin University, Chelmsford, CM1 1SQ, UK) ,  Khin Lwin (Anglia Ruskin IT Research Institute (ARITI), Anglia Ruskin University, Chelmsford, CM1 1SQ, UK) ,  Hossain M A (Anglia Ruskin IT Research Institute (ARITI), Anglia Ruskin University, Chelmsford, CM1 1SQ, UK)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CEEC  ページ： 210-215  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多基準システムでは,与えられた問題集合に従って意思決定を最適化するためにしばしば必要である。本論文では,可逆的意思決定支援システムは,選択された代替案の中から最良の意思決定を選択するための人間-機械システムに利用されている。可逆的意思決定支援システムを用いて,入力と出力の間の代替案を交換した。各基準の属性と副次的属性に従って決定とランクの代替案をしながら,また,不協和レベルを検討した。これらの意思決定は,可逆的および非可逆的のような二セグメントに分類されている。本論文では,代替案の可逆的側面を強調し,それが最小不協和と良く行うことができる。ファジィ解析的階層プロセスは中間判断を評価するために特に三角形メンバシップ関数を適用した。三角形ファジィ数は各因子とサブ因子に対して異なる重みを持つ代替案の知覚を形成した。さらに,本研究では,認知的不協和は多制約を解決するための可逆的環境で減少できることを明らかにした。最後に,提案した可逆的意思決定支援システムの性能は,その利点と能力を実証するため,実験により解析した。結果は,ユーザは意思決定を逆転する機会時最終決定は,より少ない不協和レベル,より満足度を持つことを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *複合系 ,  *意思決定支援システム ,  不可逆性 ,  *意思決定 ,  メンバシップ関数 ,  最適化
準シソーラス用語： ファジィ数 ,  機械システム ,  *認知的不協和 ,  *多基準 ,  *ファジィ解析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (8件)： 意思決定支援システム ,  ファジィ解析 ,  階層 ,  プロセス ,  多基準 ,  複合システム ,  最小化 ,  認知的不協和