Publication: Nonlinear expert preference function concordance identification for multiple criteria decision making
Loading...
Date
Authors
item.page.orcid
DOI
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
ТВіМС
Abstract
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.
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.
Description
Citation
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.
