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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

Determining OWA Operator Weights by Maximum Deviation Minimization

verfasst von : Wlodzimierz Ogryczak, Jaroslaw Hurkala

Erschienen in: Pattern Recognition and Machine Intelligence

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

The ordered weighted averaging (OWA) operator uses the weights assigned to the ordered values of the attributes. This allows one to model various aggregation preferences characterized by the so-called orness measure. The determination of the OWA operator weights is a crucial issue of applying the operator for decision making. In this paper, for a given orness value, monotonic weights of the OWA operator are determined by minimization of the maximum absolute deviation inequality measure. This leads to a linear programming model which can also be solved analytically.

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Metadaten
Titel
Determining OWA Operator Weights by Maximum Deviation Minimization
verfasst von
Wlodzimierz Ogryczak
Jaroslaw Hurkala
Copyright-Jahr
2015
Buch
Pattern Recognition and Machine Intelligence

Print ISBN: 978-3-319-19940-5

Electronic ISBN: 978-3-319-19941-2

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-19941-2_32

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