論文の概要: Using simulation to incorporate dynamic criteria into multiple criteria
decision-making
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.09891v1
- Date: Mon, 16 Nov 2020 05:11:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-25 00:49:21.220236
- Title: Using simulation to incorporate dynamic criteria into multiple criteria
decision-making
- Title(参考訳): 動的基準を複数の基準決定に組み込むシミュレーションの利用
- Authors: Uwe Aickelin, Jenna Marie Reps, Peer-Olaf Siebers, Peng Li
- Abstract要約: 離散事象シミュレーションの助けを借りて, 動的かつ不確実な基準を多基準解析に組み込む方法を示す。
動的多基準解析により得られた最上位の選択肢は他の決定支援手法と異なる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.306482793621736
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we present a case study demonstrating how dynamic and
uncertain criteria can be incorporated into a multicriteria analysis with the
help of discrete event simulation. The simulation guided multicriteria analysis
can include both monetary and non-monetary criteria that are static or dynamic,
whereas standard multi criteria analysis only deals with static criteria and
cost benefit analysis only deals with static monetary criteria. The dynamic and
uncertain criteria are incorporated by using simulation to explore how the
decision options perform. The results of the simulation are then fed into the
multicriteria analysis. By enabling the incorporation of dynamic and uncertain
criteria, the dynamic multiple criteria analysis was able to take a unique
perspective of the problem. The highest ranked option returned by the dynamic
multicriteria analysis differed from the other decision aid techniques.
- Abstract(参考訳): 本稿では,離散的事象シミュレーションを用いて動的かつ不確定な基準をマルチクリテリア解析に組み込む方法を示す事例研究を行う。
シミュレーションガイドによるマルチ基準分析では、静的基準と動的基準の両方を含むことができるが、標準的なマルチ基準分析は静的基準のみを扱い、コスト利益分析は静的基準のみを扱う。
動的かつ不確実な基準は、決定オプションがどのように機能するかをシミュレーションによって調べる。
シミュレーションの結果は、マルチクレーター分析に入力される。
動的かつ不確定な基準を組み込むことにより、動的多重基準解析は問題に対するユニークな視点を取ることができた。
動的多基準解析により得られた最上位の選択肢は他の決定支援手法と異なる。
関連論文リスト
- Minimal criteria for continuous-variable genuine multipartite
entanglement [0.0]
二次作用素の第2モーメントに対する真のマルチモード絡み合い基準を導出する。
基準のユニークな特徴は、和が少なくとも2つのモードの組み合わせの最小の分散数を含むことである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-09T06:40:05Z) - An Empirical Investigation of Value-Based Multi-objective Reinforcement
Learning for Stochastic Environments [1.26404863283601]
本稿では、値ベースMORL Q-learningアルゴリズムがSER-Optimal Policyを学習する頻度に影響を与える要因について検討する。
これらのアルゴリズムの安定性と収束性に対するノイズQ値推定問題の重大な影響を強調した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-06T08:43:08Z) - $K$-Nearest-Neighbor Resampling for Off-Policy Evaluation in Stochastic
Control [0.6906005491572401]
歴史的データからポリシーの性能を推定するための,新規な$K$-nearest 隣人パラメトリック手法を提案する。
私たちの分析は、ほとんどのアプリケーションで一般的なプラクティスであるように、エピソード全体のサンプリングを可能にします。
他のOPE手法と比較して、我々のアルゴリズムは最適化を必要とせず、木に基づく近接探索と並列化によって効率的に実装することができ、環境のダイナミクスのパラメトリックモデルを明示的に仮定することはない。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-07T23:55:12Z) - UMSE: Unified Multi-scenario Summarization Evaluation [52.60867881867428]
要約品質評価は、テキスト要約における非自明なタスクである。
統一多シナリオ要約評価モデル(UMSE)を提案する。
UMSEは3つの評価シナリオで使用できる能力に係わる最初の統合要約評価フレームワークである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-26T12:54:44Z) - A Robustness Analysis of Blind Source Separation [91.3755431537592]
ブラインドソース分離(BSS)は、変換$f$が可逆であるが未知であるという条件の下で、その混合である$X=f(S)$から観測されていない信号を復元することを目的としている。
このような違反を分析し、その影響を$X$から$S$のブラインドリカバリに与える影響を定量化するための一般的なフレームワークを提案する。
定義された構造的仮定からの偏差に対する一般的なBSS溶出は、明示的な連続性保証という形で、利益的に分析可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-17T16:30:51Z) - General class of continuous variable entanglement criteria [0.0]
連続変数系に対する絡み合いの一般的なクラスを示す。
我々の基準は、一般的に使用される基準によって検出されていない州の家族の絡み合いを明らかにします。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-30T16:54:39Z) - Result Diversification by Multi-objective Evolutionary Algorithms with
Theoretical Guarantees [94.72461292387146]
両目的探索問題として結果の多様化問題を再構成し,多目的進化アルゴリズム(EA)を用いて解くことを提案する。
GSEMOが最適時間近似比1/2$を達成できることを理論的に証明する。
目的関数が動的に変化すると、GSEMOはこの近似比をランニングタイムで維持することができ、Borodinらによって提案されたオープンな問題に対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-18T14:00:22Z) - Preference learning along multiple criteria: A game-theoretic
perspective [97.94912276610002]
我々は、ブラックウェルの接近性からインスピレーションを得て、フォン・ノイマンの勝者の概念をマルチ基準設定に一般化する。
本フレームワークは,基準間の選好の非線形集約を可能にし,多目的最適化から線形化に基づくアプローチを一般化する。
凸最適化問題の解法として,マルチ基準問題インスタンスのブラックウェルの勝者が計算可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-05T03:23:11Z) - Autoregressive Dynamics Models for Offline Policy Evaluation and
Optimization [60.73540999409032]
表現的自己回帰ダイナミクスモデルが次の状態の異なる次元を生成し、以前の次元で順次条件付きで報酬を得ることを示す。
また,リプレイバッファを充実させる手段として,自己回帰的ダイナミクスモデルがオフラインポリシー最適化に有用であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-28T16:48:44Z) - Evaluations and Methods for Explanation through Robustness Analysis [117.7235152610957]
分析による特徴に基づく説明の新たな評価基準を確立する。
我々は、緩やかに必要であり、予測に十分である新しい説明を得る。
我々は、現在の予測をターゲットクラスに移動させる一連の特徴を抽出するために、説明を拡張します。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-31T05:52:05Z) - Application of independent component analysis and TOPSIS to deal with
dependent criteria in multicriteria decision problems [8.637110868126546]
本稿では,観測データから独立した潜伏基準のセットを推定することを目的とした新しいアプローチを提案する。
我々のアプローチの中心的な要素は、決定問題をブラインドソース分離問題として定式化することである。
我々は,TOPSISをベースとした代替品のランク付け手法を,潜在基準から検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-06T13:51:28Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。