Intelligent Strategies for Meta Multiple Criteria Decision Making (International Series in Operations Research and Management Science, Volume 33) . in Operations Research & Management Science)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2000
Serie: Buch 28 von 323 - International Series in Operations Research & Management Science
- Hardcover
- Gebraucht

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- Titel
- Intelligent Strategies for Meta Multiple Criteria Decision Making (International Series in Operations Research and Management Science, Volume 33) . in Operations Research & Management Science)
- Autor
- Hanne, Thomas
- Verlag
- Springer
- Erscheinungsjahr
- 2000
- Zustand
- Like New
- Buchtyp
- book
- Einband
- Hardcover
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 0792372514
- ISBN-13
- 9780792372516
- Serie
- Buch 28 von 323: International Series in Operations Research & Management Science
Intelligent Strategies for Meta Multiple Criteria Decision-Making deals centrally with the problem of the numerous MCDM methods that can be applied to a decision problem. The book refers to this as a `meta decision problem', and it is this problem that the book analyzes. The author provides two strategies to help the decision-makers select and design an appropriate approach to a complex decision problem. Either of these strategies can be designed into a decision support system itself. One strategy is to use machine learning to design an MCDM method. This is accomplished by applying intelligent techniques, namely neural networks as a structure for approximating functions and evolutionary algorithms as universal learning methods. The other strategy is based on solving the meta decision problem interactively by selecting or designing a method suitable to the specific problem, for example, the constructing of a method from building blocks. This strategy leads to a concept of MCDM networks. Examples of this approach for a decision support system explain the possibilities of applying the elaborated techniques and their mutual interplay. The techniques outlined in the book can be used by researchers, students, and industry practitioners to better model and select appropriate methods for solving complex, multi-objective decision problems.
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