任意の前提条件をモデル化するための分割Bonferoni平均演算子の一般化と拡張【JST・京大機械翻訳】

Hait Swati Rani; Guha Debashree; Chakraborty Debjani; Mesiar Radko; Mesiar Radko

文献

J-GLOBAL ID：202002277738427823 整理番号：20A0674110

任意の前提条件をモデル化するための分割Bonferoni平均演算子の一般化と拡張【JST・京大機械翻訳】

Generalization and extension of partitioned Bonferroni mean operator to model optional prerequisites

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資料名：
巻： 35 号： 5 ページ： 891-919 発行年： 2020年
JST資料番号： T0454A ISSN： 0884-8173 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)

Bonferroni平均(BM)演算子を拡張するための基本的試みとして指向された分割Bonferroni平均(PBM)演算子は,内部分割の基準が互いに均一に関係するという前提を持つペアワイズ分割集合間の相互関係をモデル化することにより,BM型集約演算子のクラスを拡大した。PBMは,情報集約技術におけるその汎用性のため,研究者から多くの魅力に遭遇しているが,既存のPBM定義進化の主な欠点は,情報融合の非類似状況にわたるPBMの設計,開発,応用の間の関係に関するいかなる仕様も提供しない。この考察は,分割集合から検索された情報に課されるべき種々の必須要件に基づいて,PBM演算子の異なる変動の系統的な研究に焦点を当てることを目的とする。これに関して,著者らは,記述的構成を提供するために,適切な構成要素を適合させることによって,新しい一般化分割Bonferroni平均(gpbM)演算子の構築を提案した。それは,単一演算子における特定の必須前提条件をモデル化する能力を容易にした。現実の意思決定状況をモデル化する能力を豊かにするために,PBM演算子をカスタマイズして,属性間の部分的相互関係を捕捉する任意の分割Bonferroni平均(OPBM)演算子を提案した。さらに,著者らは,意思決定者の要求に応じて任意の要件と共に,gpbMとOPBM演算子の概念を融合させる一般化OPBM演算子の構築方法論を実証した。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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その他のオペレーションズリサーチの手法 , 数値計算

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