論文の概要: Multi-Weight Ranking for Multi-Criteria Decision Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03006v2
• Date: Sun, 14 Jan 2024 20:22:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-18 00:23:53.819516
• Title: Multi-Weight Ranking for Multi-Criteria Decision Making
• Title（参考訳）: 多元的意思決定のための多元的ランキング
• Authors: Andreas H Hamel and Daniel Kostner
• Abstract要約: 統計値からコーン分布関数を多基準決定ツールに変換する。 ランキング関数はその後拡張され、設定された好みに対する一元的な指標が提供される。 機械学習の潜在的な応用について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cone distribution functions from statistics are turned into Multi-Criteria Decision Making tools. It is demonstrated that this procedure can be considered as an upgrade of the weighted sum scalarization insofar as it absorbs a whole collection of weighted sum scalarizations at once instead of fixing a particular one in advance. As examples show, this type of scalarization--in contrast to a pure weighted sum scalarization-is also able to detect ``non-convex" parts of the Pareto frontier. Situations are characterized in which different types of rank reversal occur, and it is explained why this might even be useful for analyzing the ranking procedure. The ranking functions are then extended to sets providing unary indicators for set preferences which establishes, for the first time, the link between set optimization methods and set-based multi-objective optimization. A potential application in machine learning is outlined.
• Abstract（参考訳）: 統計値からコーン分布関数を多基準決定ツールに変換する。 重み付き和スカラー化を事前に固定するのではなく、重み付き和スカラー化全体のコレクションを一度に吸収するため、この手順は重み付き和スカラー化のアップグレードと考えることができる。 例として、純粋な重み付き和のスカラー化とは対照的に、この種のスカラー化はパレートフロンティアの「非凸」部分を検出することもできる。 異なるランク逆転が発生する状況が特徴であり、なぜこのような状況がランキング手順の分析に有用かが説明されている。 ランキング関数は、まず、集合最適化法と集合ベースの多目的最適化の間のリンクを確立する集合選好のための統一指標を提供する集合に拡張される。 機械学習の潜在的な応用について概説する。

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