Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

A Hybrid Stochastic-Full Enumeration Approach to a Ranking Problem with Insufficient Information

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F47813059%3A19520%2F24%3AA0000444" target="_blank" >RIV/47813059:19520/24:A0000444 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://ieeexplore.ieee.org/document/10480171" target="_blank" >https://ieeexplore.ieee.org/document/10480171</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/CISS59072.2024.10480171" target="_blank" >10.1109/CISS59072.2024.10480171</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    A Hybrid Stochastic-Full Enumeration Approach to a Ranking Problem with Insufficient Information

  • Popis výsledku v původním jazyce

    When comparing n objects pairwise, at least (n−1) comparisons have to be performed (assuming that a corresponding directed graph is connected) for a derivation of a ranking (a total or partial order) of all objects. The aim of the paper is to introduce a novel algorithm for a case with insufficient information, that is the case when the number of available pairwise comparisons ranges from 1 to (n − 2). It is assumed that the comparisons are performed via the following two non-numerical binary relations: preference relation (≻) and indifference relation(∼). The algorithm provides a probability of each possible ranking (permutation) of all compared objects based on the revealed pairwise comparisons, while missing comparisons are modeled via full enumeration of all feasible cases (for a small number of objects), or via Monte Carlo simulations (for a large number of objects).

  • Název v anglickém jazyce

    A Hybrid Stochastic-Full Enumeration Approach to a Ranking Problem with Insufficient Information

  • Popis výsledku anglicky

    When comparing n objects pairwise, at least (n−1) comparisons have to be performed (assuming that a corresponding directed graph is connected) for a derivation of a ranking (a total or partial order) of all objects. The aim of the paper is to introduce a novel algorithm for a case with insufficient information, that is the case when the number of available pairwise comparisons ranges from 1 to (n − 2). It is assumed that the comparisons are performed via the following two non-numerical binary relations: preference relation (≻) and indifference relation(∼). The algorithm provides a probability of each possible ranking (permutation) of all compared objects based on the revealed pairwise comparisons, while missing comparisons are modeled via full enumeration of all feasible cases (for a small number of objects), or via Monte Carlo simulations (for a large number of objects).

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA21-03085S" target="_blank" >GA21-03085S: Párové porovnání a data mining při podpoře rozhodovacích procesů</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2024

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    2024 58th Annual Conference on Information Sciences and Systems (CISS)

  • ISBN

  • ISSN

    2837-178X

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    1-6

  • Název nakladatele

    IEEE Xplore

  • Místo vydání

    USA

  • Místo konání akce

    Princeton University

  • Datum konání akce

    13. 3. 2024

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku