Apr, 2024

理想解决方案的综合妥协（CoCoFISo）：基于 CoCoSo 方法算法的多准则决策

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TL;DR研究发现 CoCoSo 是一个应用于解决复杂多变量评估问题的方法，而 CoCoFISo 可以改进 CoCoSo 的不足之处，并与其他已开发工具相比提供稳定的结果，因此建议决策者、专家和研究人员在面对实际挑战和敏感问题时使用 CoCoFISo 作为可靠的决策方法。
发现论文，激发创造
  • 基于 TOPSIS 和优化模型的模糊多属性群体决策新方法

    基于 TOPSIS 和优化模型的方法用于环境中的多属性群体决策。通过最小化个体评价与所有专家的整体一致评价之间的差异的总和，建立新的优化模型以确定专家权重；基于 TOPSIS 方法，得出改进的评价指标用于评估每个备选方案；最后，通过建立优化模型来确定属性权重，将其纳入评价指标以对备选方案进行排名。综合以上步骤，提出了完整的模糊多属性群体决策算法，能充分发挥主观和客观权重方法的优势。通过实际案例研究验证了所提供方法的可行性和有效性。

    Nov, 2023

  • 基于投影技术和余弦相似度测量的直觉模糊决策新方法

    基于投影技术和余弦相似度测量的直觉模糊集相似度测量方法首次被提出，开发了一种基于该方法的多属性决策和医学诊断方法，与现有方法相比具有更高的准确性，在医学诊断领域具有快速诊断疾病的能力，可应用于直觉模糊集和区间价值直觉模糊集。

    Nov, 2023

  • 多无人机任务规划支持的多准则决策方法修订

    设计了一个决策支持系统（DSS），包括排名和过滤系统，用于多个无人机任务规划场景，并比较了多个模糊多准则决策方法，结果表明，模糊方法通常具有更好的平均分数，并且当操作员偏好一个特定变量时，所有测试方法表现得更好，而在偏好平衡时表现较差。对于过滤系统，设计了一种基于解的相似性的相似函数，并根据经验确定了一个阈值，用于在不丢失解空间的大部分超体积的情况下决定如何过滤解。

    Feb, 2024

  • 可解释的 TOPSIS 方法：权重和汇总对排名结果影响的可视化认知

    该论文介绍了一种名为 WMSD-space 的新方法，它可以将 TOPSIS 和类似的基于距离的汇总方法成功地描绘在平面上并解释，即使是在具有加权标准的情况下。

    Jun, 2023

  • 协作解码的比较意见摘要

    该论文提出了比较意见摘要任务，即从两个不同的候选评论集中生成两个对比摘要和一个共同摘要。作者开发了一个比较摘要框架 CoCoSum，可以更好地生成对比和共同摘要。

    Oct, 2021

  • 多准则决策的锥体排序

    将最近引入的统计锥体分布函数转化为多准则决策方法，证明此过程可以视为加权求和标量化的升级，可以同时吸收一整套加权求和标量化方法，而不是事先固定一种特定的方法。此外，对不同类型的排名逆转情况进行了表征，并解释了为何这对于分析排名过程可能是有用的。讨论了一些示例，并概述了在机器学习中的潜在应用。

    Dec, 2023

  • Pareto 优化或级联加权和：概念比较

    本文对 Pareto 优化方法做了分类比较，并提出了一种称为级联加权平均的扩展加权平均方法以应对实际应用中多种多目标优化场景。

    Mar, 2022

  • 基于多准则决策分析的 SMP 模型不确定性去除方法

    本研究旨在基于 TOPSIS 方法，设计一种结构化的方法，以预测异构自动化软件的可维护性并发现 GARF 技术表现最佳。

    Sep, 2022

  • 图上组合优化求解器稳健性评估的通用框架

    本文提出第一个对组合优化求解器的实用鲁棒性度量方法，并针对 14 个算法和 CO 问题进行了广泛的实验，在给定时间限制下，发现目前的最先进算法（如 Gurobi）在指定的难例上的性能下降了超过 20％，使人们对组合优化求解器的鲁棒性产生担忧。

    Dec, 2021

  • 多元非参数回归中的组件选择与平滑

    提出了一种新的方法，即 COSSO，用于模型选择和模型拟合，其中惩罚函数是组件范数的总和，可被应用于平滑样条 ANOVA 模型。 COSSO 在线性模型和平滑样条 ANOVA 模型的模型选择方案多方面提供了一个统一的框架。COSSO 提供了可比较的机器学习算法性能表现且可用于分类问题。

    Feb, 2007