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http://hdl.handle.net/10119/5017
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| タイトル: | Assessment Aggregation in the Evidential Reasoning Approach to MADM Under Uncertainty : Orthogonal Versus Weighted Sum |
| 著者: | Huynh, Van-Nam
Nakamori, Yoshiteru
Ho, Tu-Bao |
| 発行日: | 2005 |
| 出版者: | Springer |
| 誌名: | Lecture Notes in Computer Science |
| 巻: | 3321 |
| 開始ページ: | 109 |
| 終了ページ: | 127 |
| 抄録: | In this paper, we revisit the evidential reasoning (ER) approach to multiple-attribute decision making (MADM) with uncertainty. The attribute aggregation problem in MADM under uncertainty is generally formulated as a problem of evidence combination. Then several new aggregation schemes are proposed and simultaneously their theoretical features are explored. A numerical example traditionally examined in published sources on the ER approach is used to illustrate the proposed techniques. |
| Rights: | This is the author-created version of Springer, Van-Nam Huynh, Yoshiteru Nakamori and Tu-Bao Ho, Lecture Notes in Computer Science, 3321, 2005, 109-127. The original publication is available at www.springerlink.com, |
| URI: | http://hdl.handle.net/10119/5017 |
| 資料タイプ: | author |
| 出現コレクション: | a10-1. 雑誌掲載論文 (Journal Articles)
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