【摘要】：根據(jù)決策者提供的偏好信息推斷決策模型的參數(shù)時,通常會有不止一組參數(shù)滿足條件.針對傳統(tǒng)有序回歸方法在處理此類問題上存在的不足,魯棒有序回歸可提供一種新的考慮所有可行解的解決方案.為此,總結(jié)了魯棒有序回歸在排序和有序分類問題中的應(yīng)用;分析了"必然"和"可能"偏好關(guān)系在不同決策問題和不同決策模型中的定義和求解方法;介紹了隨機多準(zhǔn)則可接受性分析理論與魯棒有序回歸的結(jié)合;歸納了不同應(yīng)用背景下的最具代表性模型的選擇方法;最后,展望了魯棒有序回歸在多準(zhǔn)則決策中的未來研究方向.
[Abstract]:When the parameters of the decision model are inferred from the preference information provided by the decision makers, there is usually more than one set of parameters satisfying the conditions. In view of the shortcomings of traditional ordered regression methods in dealing with such problems, robust ordered regression can provide a new solution that considers all feasible solutions. In this paper, the application of robust ordered regression in sorting and ordering classification problems is summarized, and the definition and solution method of "inevitable" and "possible" preference relations in different decision problems and different decision models are analyzed. This paper introduces the combination of stochastic multi-criteria acceptability analysis theory and robust ordered regression, summarizes the selection methods of the most representative models in different application backgrounds. Finally, The future research direction of robust ordered regression in multi-criteria decision making is prospected.
【作者單位】： 解放軍理工大學(xué)指揮信息系統(tǒng)學(xué)院;
【基金】：江蘇省自然科學(xué)基金項目(BK20150720)
【分類號】：C934

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本文編號：2248967