Up to now, some pioneers have alrea

Up to now, some pioneers have already paid their attentions to this topic [4-9], including relevant applications in Information Retrieval [10] and preference voting [11]. Current researches mainly focus on how to aggregate evaluating information with respect to criteria with prioritizations among them, i.e., how to construct prioritized aggregation operators. However, if the prioritized aggregation operators are applied into the prioritized MCDM problems, there may be some drawbacks. A typical kind of drawbacks can be the case that the safeties of two bicycles are identical and cannot reach the requirement of the consumer, then the overall evaluations of these two bicycles (the results of the prioritized aggregation) are the same and we cannot give out an effective advice for the consumer which bicycle shall be chosen, because according to the idea of the prioritized aggregation operators we will not take into account the contributions of criteria with lower priority if criteria with higher priority cannot reach the requirements of the decision maker. Intuitively, in such a case, it is more likely that the bicycle with lower cost will be chosen. This is just a special case as so to clarify the imperfectness of the existing prioritized aggregation operators. In most practical prioritized MCDM problems, it is usually hard to discover such a kind of imperfectness because of larger numbers of criteria and complex prioritizations among them. Therefore, it is necessary for us to develop some prioritized MCDM methods so as to make up the imperfectness of the prioritized aggregation operators based method. For this purpose, we propose a new prioritized MCDM method in this paper in virtue of the idea of PROMETHEE that rank alternatives concerning the comparisons of the alternatives in pairs. Based on the new method, a simple example of prioritized MCDM problem illustrates that the drawback of the prioritized aggregation operators based method can be well overcome. We believe that the idea of the proposed prioritized MCDM method is new and feasible, and it is well worth developing.

Hasil (Bahasa Indonesia) 1:

Hingga kini, perintis beberapa sudah membayar perhatian mereka ke topik ini [4-9], termasuk aplikasi yang relevan dalam Information Retrieval [10] dan preferensi suara [11]. Penelitian saat ini terutama berfokus pada bagaimana untuk agregat mengevaluasi informasi sehubungan dengan kriteria dengan prioritizations di antara mereka, yaitu, bagaimana membangun agregasi prioritas operator. Namun, jika operator prioritas agregasi diterapkan ke dalam masalah MCDM prioritas, mungkin ada beberapa kekurangan. Semacam khas kelemahan dapat menjadi kasus bahwa safeties dua sepeda identik dan tidak dapat mencapai persyaratan konsumen, maka evaluasi secara keseluruhan ini dua Sepeda (hasil agregasi prioritas) adalah sama dan kita tidak bisa memberi nasihat yang efektif untuk konsumen sepeda yang akan dipilih, karena menurut ide operator agregasi prioritas kita akan tidak memperhitungkan kontribusi dari kriteria dengan menurunkan prioritas jika kriteria dengan prioritas yang lebih tinggi tidak dapat mencapai persyaratan pembuat keputusan. Secara intuitif, dalam kasus seperti ini, itu semakin besar kemungkinan bahwa sepeda dengan biaya lebih rendah akan dipilih. Ini adalah hanya kasus khusus sebagai begitu untuk menjelaskan imperfectness operator agregasi prioritas yang sudah ada. Di paling praktis prioritas MCDM masalah, hal ini biasanya sulit untuk menemukan semacam imperfectness karena sejumlah besar kriteria dan kompleks prioritizations di antara mereka. Oleh karena itu, sangatlah penting bagi kita untuk mengembangkan beberapa metode MCDM prioritas untuk membuat imperfectness prioritas agregasi operator berbasis metode. Untuk tujuan ini, kami mengusulkan sebuah metode baru MCDM prioritas dalam makalah ini kerana ide PROMETHEE alternatif bahwa peringkat mengenai perbandingan alternatif di pasang. Berdasarkan metode baru, contoh sederhana prioritas masalah MCDM menggambarkan bahwa kelemahan dari metode operator berdasarkan prioritas agregasi dapat juga mengatasi. Kami percaya bahwa gagasan tentang diusulkan prioritas MCDM metode baru dan layak, dan itu sangat layak berkembang.