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J-GLOBAL ID：201802214381578257   整理番号：18A0942966

異種情報を統合するためのグループ意思決定モデル【JST・京大機械翻訳】

A Group Decision Making Model for Integrating Heterogeneous Information

著者 (3件)： Li Guangxu (School of Management and Economics, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Kou Gang (School of Business Administration, Southwestern University of Finance and Economics, Chengdu, China) ,  Peng Yi (School of Management and Economics, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China)
資料名： IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems  (IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems)
巻： 48  号： 6  ページ： 982-992  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0425D  ISSN： 2168-2216  CODEN： ITSMFE  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,不均一情報を統合するためのグループ意思決定(GDM)法を提案した。情報損失を避けるために,不均一情報を単一形式に変換する代わりに,提案方法は,加重電力平均演算子を用いて不均一情報を統合した。次に,個別決定マトリックスとグループ決定マトリックスの間の合意度を,偏差度に基づいて計算した。さらに,反復アルゴリズムによるフィードバック機構を用いて,個々の決定行列を調整した。それはコンセンサスに達しなかった。さらに,理想解への類似性による順序選好のための不均一技術によるランキング式を採用して,最良の代替案を選択した。供給者選択の数値例を導入して,提案したモデルを検証し,他の類似GDMモデルと比較した。結果は,提案方法が情報損失を避けることができるだけでなく,不均一なGDM環境における不均一な情報を効果的に統合することができることを例示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 等級づけ ,  類似性 ,  *モデル ,  電力
準シソーラス用語： 反復アルゴリズム ,  加重 ,  データ損失 ,  *グループ意思決定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (3件)： 統合 ,  グループ ,  意思決定モデル