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J-GLOBAL ID：202002287696846593   整理番号：20A0549288

指標相関による巨大システムの有効性評価のためのハイブリッド法:複数シナリオにおける海軍形成意思決定への応用【JST・京大機械翻訳】

A hybrid method for evaluating the effectiveness of giant systems with indicator correlations: an application for naval formation decision making in multiple scenarios

著者 (4件)： Xu Xiaowei (Integrated Transport Institute, Dalian Maritime University, Dalian, Liaoning, China) ,  Xie Xinlian (Integrated Transport Institute, Dalian Maritime University, Dalian, Liaoning, China) ,  Zhang Bofei (Integrated Transport Institute, Dalian Maritime University, Dalian, Liaoning, China) ,  Pan Wei (Integrated Transport Institute, Dalian Maritime University, Dalian, Liaoning, China)
資料名： Soft Computing  (Soft Computing)
巻： 24  号： 6  ページ： 4295-4306  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1043A  ISSN： 1432-7643  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,それらの高い特異性と複雑性のために,指標システムにおける必然的相関を有する巨大システム有効性評価(GSEE)問題について議論して,次に,多重シナリオにおける海軍形成意思決定プロセスに適用されるハイブリッド方法を提案した。大規模システムにおける指標相関は,その有効性の評価におけるバイアスを生み出す。相関が低いという提案は,証拠推論手法(ERA)の性能が数学的に証明されている。この命題に照らして,相関関係を考慮するとき,より少ない指標はERA応用の結果の精度を改善する。巨大システムがそれぞれのサブシステムに分割できることを考慮して,それら自身の分野において専門家によって分析することができて,ハイブリッド方法をERAと展望理論に基づくGSEE問題のために開発した。この方法のコアは,相関を最小化し,指標システムの見通し値の評価能力を最大化することを目的とした非線形最適化モデル(NOM)の構築である。制約によって,NOMはまた各指標の最適化された重み値を含む。実証目的のために,海軍形成操作有効性評価(NFOEE)を実行して,提案方法とNOMの実現可能性を評価した。結果は,提案した方法がNFOEEを効果的に解くことができ,意思決定者が複数シナリオにおける海軍形式決定のための有用な情報を得ることを可能にすることを示した。さらに,評価法は他のGSEE問題に適用できる一般的なツールである。Copyright Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意思決定者 ,  多重化 ,  大規模系 ,  *意思決定 ,  命題 ,  海軍 ,  有効性 ,  最適化
準シソーラス用語： 評価法 ,  非線形最適化 ,  サブシステム ,  複雑性 ,  特異性 ,  *ハイブリッド法 ,  *有効性評価 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 巨大システム ,  有効性評価 ,  Indicator相関 ,  海軍の形成 ,  証拠推論アプローチ ,  展望理論

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (8件)： 指標 ,  相関 ,  有効性評価 ,  ハイブリッド法 ,  シナリオ ,  海軍 ,  意思決定 ,  応用