Публікація: Nonlinear expert preference function concordance identification for multiple criteria decision making
Дата
2014
Автори
Назва видання
ISSN
Назва тому
Видання
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.
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.