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J-GLOBAL ID：202202254204605901   整理番号：22A1093743

多重属性意思決定における分類ベース戦略的重み操作【JST・京大機械翻訳】

Classification-based strategic weight manipulation in multiple attribute decision making

著者 (6件)： Liu Yating (School of Economics and Management, Xi’an University of Technology, Xi’an 710048, PR China) ,  Li Yao (Center for Network Big Data and Decision-Making, Business School, Sichuan University, Chengdu 610065, PR China) ,  Zhang Zhen (School of Economics and Management, Dalian University of Technology, Dalian 116024, PR China) ,  Xu Yi (School of Economics and Management, Xi’an University of Technology, Xi’an 710048, PR China) ,  Dong Yucheng (Center for Network Big Data and Decision-Making, Business School, Sichuan University, Chengdu 610065, PR China) ,  Dong Yucheng (School of Management, Shenzhen Institute of Information Technology , Shenzhen 518172, PR China)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 197  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多重属性意思決定(MADM)問題において,意思決定者は,分類ベースのMADM問題と呼ばれるいくつかの順序カテゴリに代替案を分類することを選好する。分類ベースのMADMのプロセスにおいて,属性重みは,異なる属性重みが代替案の異なる分類結果をもたらすという事実により,代替案の分類において主要な役割を果たす。したがって,マニピュレータは,分類ベースの戦略的重み操作(CBSWM)と呼ばれる代替案の彼/彼女の望ましい分類結果を得るために,属性重みを戦略的に設定するかもしれない。本論文では,まず,代替案の分類範囲の概念を与えた。続いて,いくつかの混合0-1線形プログラミングモデル(MLPM)を構築して,代替案の分級範囲と戦略的属性重みを得て,代替案のマニピュレータの望ましい分類結果を得る。さらに,戦略的属性重みに対するいくつかの存在条件を提供した。最後に,数値例を提示し,提案モデルの有効性を検証し,2つのシミュレーション実験を設計し,WAとOWAオペレータに対するCBSWMに対する防御性能を比較した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  線形計画法 ,  マニピュレータ ,  分級 ,  モデル ,  代替案 ,  数値 ,  有効性 ,  *属性 ,  意思決定者
準シソーラス用語： 防衛 ,  OWAオペレーター , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 多重属性意思決定 ,  属性重み ,  分類 ,  戦略的体重操作

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 多重属性意思決定 ,  分類 ,  戦略