論文の概要: Algorithmic Detection of Rank Reversals, Transitivity Violations, and Decomposition Inconsistencies in Multi-Criteria Decision Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.00129v1
- Date: Thu, 31 Jul 2025 19:31:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-04 18:08:53.6515
- Title: Algorithmic Detection of Rank Reversals, Transitivity Violations, and Decomposition Inconsistencies in Multi-Criteria Decision Analysis
- Title（参考訳）: 多行列決定解析におけるランク反転, トランジション振動, 分解の不整合のアルゴリズムによる検出
- Authors: Agustín Borda, Juan Bautista Cabral, Gonzalo Giarda, Diego Nicolás Gimenez Irusta, Paula Pacheco, Alvaro Roy Schachner,
- Abstract要約: 本稿では,ランクリバーサルの存在を検出する3つのテストと,Scikit-Criteriaライブラリの実装について述べる。
また、一般的なシナリオでこれらのテストを実装する際に生じる複雑さや、それを扱うために行った設計上の考慮にも対処します。
- 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 Multi-Criteria Decision Analysis, Rank Reversals are a serious problem that can greatly affect the results of a Multi-Criteria Decision Method against a particular set of alternatives. It is therefore useful to have a mechanism that allows one to measure the performance of a method on a set of alternatives. This idea could be taken further to build a global ranking of the effectiveness of different methods to solve a problem. In this paper, we present three tests that detect the presence of Rank Reversals, along with their implementation in the Scikit-Criteria library. We also address the complications that arise when implementing these tests for general scenarios and the design considerations we made to handle them. We close with a discussion about how these additions could play a major role in the judgment of multi-criteria decision methods for problem solving.
- Abstract（参考訳）: 多点判定法では、ランク逆転は特定の代替案に対する多点判定法の結果に大きく影響しうる深刻な問題である。
したがって、一組の代替手段でメソッドのパフォーマンスを計測できるメカニズムを持つことは有用である。
このアイデアは、問題を解くための様々な方法の有効性のグローバルなランキングを構築するためにさらに使われるかもしれない。
本稿では,ランクリバーサルの存在を検出する3つのテストと,Scikit-Criteriaライブラリの実装について述べる。
また、一般的なシナリオでこれらのテストを実装する際に生じる複雑さや、それを扱うために行った設計上の考慮にも対処します。
我々は、これらの追加が問題解決のための複数基準決定方法の判断において、どのように大きな役割を果たすかについての議論を締めくくった。
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