Nonlinear expert preference function concordance identification for multiple criteria decision making

Ескіз

Дата

2014

DOI

item.page.thesis.degree.name

item.page.thesis.degree.level

item.page.thesis.degree.discipline

item.page.thesis.degree.department

item.page.thesis.degree.grantor

item.page.thesis.degree.advisor

item.page.thesis.degree.committeeMember

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

ТВіМС

Анотація

The proposal generalization of expert estimates concordance idea for the case of nonlinear preferance function guaranties on optimal concordance of mesuarement and expert data, whereas machine learning approach ensure the possibility of more accurate approximation expert preference function with complex structure.
Предложен подход согласования экспертных оценок для случая нелинейных функций предпочтения, который гарантирует оптимальное согласование данных измерений и экспертных данных, который при использовании методов машинного обучения обеспечивает возможность построения более точной аппроксимационной функции предпочтений эксперта.

Опис

Ключові слова

expert, nonlinear preference function, integral indicator, machine learning

Бібліографічний опис

Lyubchyk L. M. Nonlinear expert preference function concordance identification for multiple criteria decision making / L. M. Lyubchyk, G. L. Grinberg // XXIII International Conference "Problems of Decision Making under Uncertainties". May 12-16, 2014, Mukachevo, Ukraine, p. 32.

item.page.endorsement

item.page.review

item.page.supplemented

item.page.referenced