研究：逼近决策者偏好的运输模型分析
机器学习
2015-09-08 v1 人工智能
最优化与控制
应用统计
摘要
本文提供了一种求解反向蒙日-康托罗维奇运输问题 (TP) 的方法。该方法允许积累决策者在可表示为 TP 形式的情形中所做出的积极决策经验。求解反向 TP 的初始数据是关于订单、库存以及决策者所做出的有效决策的信息。求解反向 TP 的结果包含对 TP 收益矩阵元素的评估。该结果可用于在新的情形中选择符合决策者偏好的解。该方法能够获取决策者的经验，因此可被他人使用。该方法允许在特定应用领域构建决策者偏好模型。该模型可以定期更新，以确保其与决策者偏好体系的相关性和充分性。该模型对决策者当前的偏好具有适应性。
引用
@article{arxiv.1509.01815,
title = {Research: Analysis of Transport Model that Approximates Decision Taker's Preferences},
author = {Valery Vilisov},
journal= {arXiv preprint arXiv:1509.01815},
year = {2015}
}