多准则决策中偏好 elicitation 的锤子树方法
人工智能
2025-10-10 v1 信息论
math.IT
摘要
两两比较方法，如模糊偏好关系与 Saaty 的乘性偏好关系，广泛用于建模多准则决策中的专家判断。然而，其应用受限于需完成 项比较导致的高认知负荷、一致性风险以及从而导出一致价值尺度的计算复杂度。本文提出锤子树方法（Tournament Tree Method, TTM），一种新的elicitation 与评估框架，克服了上述局限。TTM 只需 项两两比较即可获得完整、互为倒置且一致的比较矩阵。该方法包含三个阶段：(i) 采用精简的针对性比较获取专家判断；(ii) 构建一致的两两比较矩阵；(iii) 从所得矩阵导出全局价值尺度。该方法通过设计保证一致性，最小化认知 effort， 将偏好建模的维度从 降至 参数。此外，它与经典卡牌方法兼容，可处理区间与比率尺度。我们还开发了基于网页的工具，展示其在真实决策情境中的实际可行性。
关键词
引用
@article{arxiv.2510.08197,
title = {The Tournament Tree Method for preference elicitation in Multi-criteria decision-making},
author = {Diego García-Zamora and Álvaro Labella and José Rui Figueira},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.08197},
year = {2025}
}