1. Automatically Generated Weight Methods for Human and Machine Decision-Making
- Abstract
I verkliga beslutsanalyser, oavsett om det är i mänskliga övervägda situationer eller icke-mänskliga situationer (semi-intelligent maskin/agent i realtid), där är väldokumenterade problem när det gäller framkallande av sannolikheter, verktyg, och kriterievikter. I detta dokument undersöker vi automatisk viktgenerering med flera kriterier metoder med en detaljerad undersökningsmetod som inte setts tidigare. De resultaten bekräftar att Sum Rank-metoden för ordinalfallet och motsvarande Cardinal Sum Rank-metoden för kardinalfallet, överträffar alla andra metoder för robusthet. Nya fynd inkluderar att det inte finns någon indikation att skillnaden i resultat i viktgenereringen minskar eftersom antalet frihetsgrader växer vilket tidigare ansågs vara sant. Som väntat överträffar kardinalmodellerna vidare de ordinarie modellerna. Mer oväntat, men prestandan för den dominans intensitetsbaserade vikten modeller är på sin höjd mediokra för vissa kombinationer och inte ens lämplig för andra kombinationer. En annan insikt från utredningen i denna tidning är den tidigare litteraturen är inte homogen i modelleringen av attributvärdena, vilket resulterar i inte alla metoder som beaktas i denna undersökning kan direkt jämföras., In real-life decision analysis, whether in human-deliberated situations or non-human (real-time semi-intelligent machine/agent) situations, there are well-documented problems regarding the elicitation of probabilities, utilities, and criteria weights. In this paper, we investigate automatic multi-criteria weightgenerating methods with a detailed investigation method not seen before. The results confirm that the Sum Rank method for the ordinal case, and the corresponding Cardinal Sum Rank method for the cardinal case, outperform all other methods regarding robustness. New findings include that there is no indication that the difference in the results in the weight generation is diminished as the number of degrees of freedom grows which was previously thought to be true. Further, as expected the cardinal models outperform the ordinal models. More unexpectedly, though, the performance of the dominance intensity-based weight models is at most mediocre for some combinations and not even suitable for other combinations. Another insight from the investigation in this paper is that previous literature is not homogeneous in the modelling of the attribute values, resulting in not all methods considered in this investigation can be directly compared.
- Published
- 2023
- Full Text
- View/download PDF