[论文解读] Composite Strategy for Multicriteria Ranking/Sorting (methodological issues, examples)

Mark Sh. Levin|arXiv (Cornell University)|Nov 9, 2012

Statistical and Computational Modeling参考文献 149被引用 3

一句话总结

本文提出一种复合策略，用于多准则排序/排序，采用层次形态多准则设计（HMMD）与区间多重集估计，从模块化程序中综合生成最优求解策略。通过整合基于质量和兼容性的多样化决策技术，该方法生成帕累托有效复合策略，并通过DSS COMBI案例研究得到验证，识别出四条最优解路径，且性能指标可量化。

ABSTRACT

The paper addresses the modular design of composite solving strategies for multicriteria ranking (sorting). Here a 'scale of creativity' that is close to creative levels proposed by Altshuller is used as the reference viewpoint: (i) a basic object, (ii) a selected object, (iii) a modified object, and (iv) a designed object (e.g., composition of object components). These levels maybe used in various parts of decision support systems (DSS) (e.g., information, operations, user). The paper focuses on the more creative above-mentioned level (i.e., composition or combinatorial synthesis) for the operational part (i.e., composite solving strategy). This is important for a search/exploration mode of decision making process with usage of various procedures and techniques and analysis/integration of obtained results. The paper describes methodological issues of decision technology and synthesis of composite strategy for multicriteria ranking. The synthesis of composite strategies is based on 'hierarchical morphological multicriteria design' (HMMD) which is based on selection and combination of design alternatives (DAs) (here: local procedures or techniques) while taking into account their quality and quality of their interconnections (IC). A new version of HMMD with interval multiset estimates for DAs is used. The operational environment of DSS COMBI for multicriteria ranking, consisting of a morphology of local procedures or techniques (as design alternatives DAs), is examined as a basic one.

研究动机与目标

• 开发一种模块化、可组合的多准则排序/排序策略框架，用于决策支持系统（DSS）。
• 解决使用组合合成设计可重构、创造级求解策略时的方法论挑战。
• 基于质量和相互连接兼容性，将多样化本地程序（DAs）整合为复合策略。
• 通过DSS COMBI系统应用并验证该方法，用于多准则排序。
• 通过结构化、灵活且可分析的复合求解路径，支持探索性决策制定。

提出的方法

• 采用层次形态多准则设计（HMMD）系统地组合代表本地程序或技术的设计替代方案（DAs）。
• 使用区间多重集估计在六个准则上评估DAs，以结构化方式捕捉不确定性和专家判断。
• 应用兼容性矩阵评估DAs之间的相互连接，确保可行且高质量的复合策略形成。
• 通过评估所有有效组合的质量向量（例如 (2;4,0,0)）识别帕累托有效复合策略。
• 利用形态学结构（例如 H-T-U-X 层次）表示DSS COMBI中的系列策略。
• 采用功能图框架建模求解过程中的问题表述、中间分析和结果监控。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何设计一种模块化、可组合的策略，用于DSS中的多准则排序/排序，以支持创造性问题求解？
• RQ2 哪些准则和评估方法在选择和组合本地决策程序（DAs）为复合策略时是有效的？
• RQ3 如何对DAs之间的连接质量进行建模和优化，以确保高性能复合策略的形成？
• RQ4 区间多重集估计在处理策略综合中的不确定性和专家判断中起到什么作用？
• RQ5 如何对生成的复合策略进行验证和可视化，以支持决策制定？

主要发现

• 识别出四条帕累托有效复合策略：S₁ = H₁⋆T₀⋆U₂⋆X₀，S₂ = H₂⋆T₀⋆U₂⋆X₀，S₃ = H₃⋆T₀⋆U₂⋆X₀，以及 S₄ = H₀⋆T₀⋆U₅⋆X₀。
• S₁达到最高质量向量 (2;4,0,0)，表明在最具优势的准则上表现最优。
• S₂、S₃ 和 S₄ 均达到质量向量 (3;3,1,0)，代表在各准则间具有良好的权衡。
• 兼容性矩阵显示，H₁、H₂ 和 H₃ 与 U₂ 和 U₅ 具有高兼容性（3），从而支持稳健的策略组合。
• 形态学结构使128种可能的策略组合得以系统探索，其中仅四条被识别为帕累托有效。
• 扩展的功能图模型支持在线监控、结果分析以及求解过程的动态重构。