Towards secure judgments aggregation in AHP

要約

意思決定方法では、一般的な仮定は専門家の誠実さとプロフェッショナリズムです。
ただし、これは、グループ分析階層プロセス (GAHP) などのグループ意思決定フレームワークの 1 人または複数の専門家が結果を有利に操作しようとする場合には当てはまりません。
この論文の目的は、GAHP設定に2つのヒューリスティックを導入して、マニピュレーターを検出し、それらの重みを減らすことでグループコンセンサスへの影響を最小限に抑えることです。
最初のヒューリスティックは、マニピュレーターが、グループ内の残りの専門家の判断に関して外れ値と見なすことができる判断を提供するという仮定に基づいています。
2 番目のヒューリスティックは、不正な判断はグループの平均的な一貫性よりも一貫性が低いと仮定します。
どちらのアプローチも、数値例とシミュレーションで説明されています。

要約(オリジナル)

In the decision making methods the common assumption is the honesty and professionalism of experts. However, this is not the case when one or more experts in the group decision making framework, such as the group analytic hierarchy process (GAHP), try to manipulate results in their favor. The aim of this paper is to introduce two heuristics in the GAHP setting allowing to detect the manipulators and minimize their effect on the group consensus by diminishing their weights. The first heuristic is based on the assumption that manipulators will provide judgments which can be considered outliers with respect to judgments of the rest of the experts in the group. Second heuristic assumes that dishonest judgments are less consistent than average consistency of the group. Both approaches are illustrated with numerical examples and simulations.

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