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J-GLOBAL ID：202202230512811479   整理番号：22A0857439

階層確率マルチ属性受容性解析を用いたエネルギー会社の性能評価【JST・京大機械翻訳】

Performance assessment of energy companies employing Hierarchy Stochastic Multi-Attribute Acceptability Analysis

著者 (2件)： Angilella Silvia (Department of Economics and Business, University of Catania, Catania, Italy) ,  Pappalardo Maria Rosaria (Department of Economics and Business, University of Catania, Catania, Italy)
資料名： Operational Research  (Operational Research)
巻： 22  号： 1  ページ： 299-370  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4816A  ISSN： 1866-1505  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： 本論文では,エネルギー部門で運転される最も重要なリストアップ会社の性能評価モデルの開発を,異なるソースを併合するデータセットを用いて分析する。モデルの構築は,様々な指標を考慮した複数の基準意思決定支援アプローチに基づいている。本論文におけるトピックの多次元的性質は,調査中のエネルギー会社の最終ランキングを得るために,複合指数に集約された基準の階層構造の定義を必要とする。階層基準構造を取り扱って,基準重みに関する不正確性に関連した変動の空間を考慮して,著者らは階層確率マルチ属性解析を採用した。したがって,提案モデルは,異なる不確実性シナリオの下でエネルギー会社の性能を評価することができる。結果は,最初の位置および最後の位置が,すべての考慮されたシナリオにおいて非常にロバストであり,一方,中間位置に対するランキングは,選択した重みのセットによって広く変化し,基準重みの多重集合に基づく企業をランク付けする必要性を例示することを示した。Copyright Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 不確実性 ,  構造 ,  モデル ,  集合 ,  等級づけ ,  階層構造 ,  高次元 ,  指標 ,  *属性 ,  多基準意思決定 ,  ロバスト性 ,  性能評価 ,  忍容性
準シソーラス用語： 許容性 ,  多重集合 ,  意思決定支援 ,  *マルチ属性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 多基準意思決定支援 ,  エネルギー管理 ,  企業の業績 ,  基準の階層 ,  確率的多属性受容性解析

分類 (1件)： 設備管理  (KB02020X)

タイトルに関連する用語 (8件)： 階層 ,  確率 ,  マルチ属性 ,  受容性 ,  解析 ,  エネルギー ,  会社 ,  性能評価