論文の概要: Survey of Various Fuzzy and Uncertain Decision-Making Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.15709v1
- Date: Mon, 16 Mar 2026 13:45:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-18 17:42:06.900991
- Title: Survey of Various Fuzzy and Uncertain Decision-Making Methods
- Title（参考訳）: 各種ファジィおよび不確かさ判定法の検討
- Authors: Takaaki Fujita, Florentin Smarandache,
- Abstract要約: 実際のアプリケーションの意思決定は、曖昧さ、不完全な情報、異質なデータ、専門家の意見の相反によってしばしば影響を受ける。
本調査は,不確実性を考慮した多基準意思決定(MCDM)をレビューし,その分野を簡潔でタスク指向の分類学に整理する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2667044928324747
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Decision-making in real applications is often affected by vagueness, incomplete information, heterogeneous data, and conflicting expert opinions. This survey reviews uncertainty-aware multi-criteria decision-making (MCDM) and organizes the field into a concise, task-oriented taxonomy. We summarize problem-level settings (discrete, group/consensus, dynamic, multi-stage, multi-level, multiagent, and multi-scenario), weight elicitation (subjective and objective schemes under fuzzy/linguistic inputs), and inter-criteria structure and causality modelling. For solution procedures, we contrast compensatory scoring methods, distance-to-reference and compromise approaches, and non-compensatory outranking frameworks for ranking or sorting. We also outline rule/evidence-based and sequential decision models that produce interpretable rules or policies. The survey highlights typical inputs, core computational steps, and primary outputs, and provides guidance on choosing methods according to robustness, interpretability, and data availability. It concludes with open directions on explainable uncertainty integration, stability, and scalability in large-scale and dynamic decision environments.
- Abstract（参考訳）: 実際のアプリケーションの意思決定は、曖昧さ、不完全な情報、異質なデータ、専門家の意見の矛盾によってしばしば影響を受ける。
本調査は,不確実性を考慮した多基準意思決定(MCDM)をレビューし,その分野を簡潔でタスク指向の分類学に整理する。
問題レベル設定(離散、グループ/コンセンサス、動的、マルチステージ、マルチエージェント、マルチシナリオ)、ウェイト・エリケーション(ファジィ/言語入力による客観的および客観的スキーム)、および基準間構造と因果性モデリングを要約する。
解法では, 補償スコアリング手法, 距離と参照, 妥協アプローチ, ランク付けやソートのための非補償的上位フレームワークを対比する。
また、解釈可能なルールやポリシーを生成するルール/エビデンスベースおよびシーケンシャルな決定モデルについても概説する。
この調査では、典型的な入力、コア計算ステップ、および一次出力を強調し、堅牢性、解釈可能性、データ可用性に応じてメソッドを選択するためのガイダンスを提供している。
大規模および動的決定環境における説明可能な不確実性の統合、安定性、スケーラビリティについて、オープンな方向で結論付けている。
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