論文の概要: Multicriteria Group Decision-Making Under Uncertainty Using Interval
Data and Cloud Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.01569v1
- Date: Tue, 1 Dec 2020 06:34:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-01 05:50:02.956692
- Title: Multicriteria Group Decision-Making Under Uncertainty Using Interval
Data and Cloud Models
- Title（参考訳）: インターバルデータとクラウドモデルを用いた不確かさ下での複数基準群決定-
- Authors: Hadi A. Khorshidi and Uwe Aickelin
- Abstract要約: 本稿では,データを間隔として収集する不確実性の下で,MCGDM(Multicriteria group decision making)アルゴリズムを提案する。
提案したMCGDMアルゴリズムは、データを集約し、基準の最適な重みを決定し、さらに入力を行わずに代替品をランク付けする。
提案アルゴリズムは,サイバーセキュリティ問題のケーススタディに実装され,その実現可能性と有効性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this study, we propose a multicriteria group decision making (MCGDM)
algorithm under uncertainty where data is collected as intervals. The proposed
MCGDM algorithm aggregates the data, determines the optimal weights for
criteria and ranks alternatives with no further input. The intervals give
flexibility to experts in assessing alternatives against criteria and provide
an opportunity to gain maximum information. We also propose a novel method to
aggregate expert judgements using cloud models. We introduce an experimental
approach to check the validity of the aggregation method. After that, we use
the aggregation method for an MCGDM problem. Here, we find the optimal weights
for each criterion by proposing a bilevel optimisation model. Then, we extend
the technique for order of preference by similarity to ideal solution (TOPSIS)
for data based on cloud models to prioritise alternatives. As a result, the
algorithm can gain information from decision makers with different levels of
uncertainty and examine alternatives with no more information from
decision-makers. The proposed MCGDM algorithm is implemented on a case study of
a cybersecurity problem to illustrate its feasibility and effectiveness. The
results verify the robustness and validity of the proposed MCGDM using
sensitivity analysis and comparison with other existing algorithms.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,データを間隔として収集する不確実性下でのマルチクリテリア群意思決定(mcgdm)アルゴリズムを提案する。
提案したMCGDMアルゴリズムは、データを集約し、基準の最適な重みを決定し、さらに入力なしで代替品をランク付けする。
インターバルは、基準に対する代替案を評価する専門家に柔軟性を与え、最大情報を得る機会を提供する。
また,クラウドモデルを用いて専門家判断を集約する新しい手法を提案する。
本稿では,アグリゲーション手法の有効性を確認する実験手法を提案する。
その後,MCGDM問題に対してアグリゲーション法を用いる。
ここでは,二値最適化モデルを提案することにより,各基準に対する最適重みを求める。
次に、クラウドモデルに基づくデータに対する理想解(TOPSIS)と類似性による選好順序の決定手法を拡張し、代替案を優先する。
その結果、アルゴリズムは不確実性のレベルが異なる意思決定者から情報を取得し、意思決定者からの情報のない代替案を調べることができる。
提案アルゴリズムは,サイバーセキュリティ問題のケーススタディに実装され,その実現可能性と有効性を示す。
その結果, 感度解析と既存アルゴリズムとの比較により, MCGDMのロバスト性と妥当性を検証した。
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