Heuristics-based modelling of human decision process
Publish place: Iranian Journal of Fuzzy Systems، Vol: 20، Issue: 3
Publish Year: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: English
View: 117
This Paper With 12 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJFS-20-3_002
تاریخ نمایه سازی: 2 خرداد 1402
Abstract:
Attitudinal Choquet integral (ACI) is a recent aggregation operator thatconsiders in the aggregation process the criteria interaction and the DM's attitude, both of which arespecific to the decision-maker. However, this capability comes at the cost of increasedcomplexity that hinders its applicability in big data analytics.To address the same, in this paper, we explore some heuristics-based forms of the ACI operator, so as to somehow overcome its complexity.We devise new and efficient forms of \mathcal{ACI}, and test their validityin the real world datasets, against the backdrop of preference learning.
Keywords:
Attitudinal Choquet integral , efficiency , complexity reduction , attitudinal character , Multi criteria decision making
Authors
M. Aggarwal
School of Artificial Intelligence and Data Science, IIT Jodhpur, Jodhpur, India
A. F. Tehrani
Hof University of Applied Sciences, Hof, Germany
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :