Cloud model-based best-worst method for group decision making under uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to enhance computational and analytical aspects of multi-criteria group decision-making (MCGDM) under uncertainty. For this, we use the best-worst method (BWM) and cloud models to develop a more reliable MCGDM algorithm including three stages: first, collecting data through the BWM reference pairwise comparison; second, extracting interval-weights using the BWM bi-level optimisation models and aggregating different opinions via cloud models; and third, using the technique for order of preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) to prioritise alternatives. We have also investigated the effectiveness of the proposed approach in a real-life problem of online learning platform selection within the context of the COVID-19 pandemic lockdown. The experiment results demonstrate the superiority of the proposed method over the Bayesian BWM in terms of computational time by 96%. Moreover, the proposed approach outperforms BWM and Bayesian BWM techniques by 33% and 25%, respectively, in terms of conformity to the decision-makers’ intuitive judgments. Our findings also bring important practical implications. Application of the proposed method led to robustness against the number of decision-makers and significantly increased time efficiency in group decision-making. Besides, the computations with the lower inconsistency enhanced the effectiveness of prioritisation in group decision-making.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,030 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».