【摘 要】
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根据决策者提供的偏好信息推断决策模型的参数时,通常会有不止一组参数满足条件.针对传统有序回归方法在处理此类问题上存在的不足,鲁棒有序回归可提供一种新的考虑所有可行
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根据决策者提供的偏好信息推断决策模型的参数时,通常会有不止一组参数满足条件.针对传统有序回归方法在处理此类问题上存在的不足,鲁棒有序回归可提供一种新的考虑所有可行解的解决方案.为此,总结了鲁棒有序回归在排序和有序分类问题中的应用;分析了"必然"和"可能"偏好关系在不同决策问题和不同决策模型中的定义和求解方法;介绍了随机多准则可接受性分析理论与鲁棒有序回归的结合;归纳了不同应用背景下的最具代表性模型的选择方法;最后,展望了鲁棒有序回归在多准则决策中的未来研究方向.
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