論文の概要: Addressing Methodological Uncertainty in MCDM with a Systematic Pipeline Approach to Data Transformation Sensitivity Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.24996v1
- Date: Mon, 29 Sep 2025 16:21:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-30 22:32:20.125595
- Title: Addressing Methodological Uncertainty in MCDM with a Systematic Pipeline Approach to Data Transformation Sensitivity Analysis
- Title（参考訳）: データ変換感度解析のための系統的パイプラインアプローチによるMCDMの対処方法の不確かさ
- Authors: Juan B. Cabral, Alvaro Roy Schachner,
- Abstract要約: 現在の実践は、体系的な堅牢性評価を伴わないメソッドのアドホック選択によって特徴づけられる。
本稿では,スケーリング変換空間の自動探索を通じて,この手法の不確実性に対処する枠組みを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multicriteria decision-making methods exhibit critical dependence on the choice of normalization techniques, where different selections can alter 20-40% of the final rankings. Current practice is characterized by the ad-hoc selection of methods without systematic robustness evaluation. We present a framework that addresses this methodological uncertainty through automated exploration of the scaling transformation space. The implementation leverages the existing Scikit-Criteria infrastructure to automatically generate all possible methodological combinations and provide robust comparative analysis.
- Abstract（参考訳）: 複数基準決定法は、最終ランクの20～40%を異なる選択で変更できる正規化手法の選択に重要な依存を示す。
現在の実践は、体系的な堅牢性評価を伴わないメソッドのアドホック選択によって特徴づけられる。
本稿では,スケーリング変換空間の自動探索を通じて,この手法の不確実性に対処する枠組みを提案する。
この実装は既存のScikit-Criteriaインフラストラクチャを活用し、すべての可能な方法論の組み合わせを自動的に生成し、堅牢な比較分析を提供する。
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