R语言 ror包 ror-package()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

ror-package(ror)
ror-package()所属R语言包：ror

                                        Robust Ordinal Regression MCDA sampler/solver
                                         稳健有序回归MCDA采样器/解算器

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This package implements UTAGMS and RORSMAA MCDA methods for ranking multiple alternatives in terms of multiple criteria. The current version assumes ascending preferences, i.e. higher criterion evaluation means higher preferability (=better).
这的包实现UTAGMS和MCDA RORSMAA居多个备选方案中的多个条件的方法。目前的版本假设上升的喜好，即更高的标准的评价意味着更高的优选性（更好的）。


（作者）----------Author(s)----------



Tommi Tervonen

Maintainer: Tommi Tervonen <tommi@smaa.fi>




参考文献----------References----------

revisited: multiple criteria ranking using a set of additive value functions. Eur J Oper Res 191 (2), 415.
Multiple Criteria Decision Support. Submitted manuscript.

参见----------See Also----------

rorsmaa,utagms,sample.vfs.gibbs,sample.vfs.rejection
rorsmaa，utagms，sample.vfs.gibbs，sample.vfs.rejection


实例----------Examples----------


# Set Java VM memory use to 2g not to run out of heap space[设置Java VM的内存使用到2G的堆空间]
options( java.parameters = "-Xmx2g" )
library(ror)

performances <- matrix(runif(n=50), nrow=10) # 10 alts, 5 crit[10的alts，5暴击]
preferences <- matrix(c(1, 2, 4, 5, 7, 8, 1, 3), ncol=2, byrow=TRUE)

## Necessary relation[＃必然的关系]
utagms(performances, preferences, necessary=TRUE, strictVF=TRUE)
## Possible relation[＃可能的关系]
utagms(performances, preferences, necessary=FALSE, strictVF=TRUE)

## RORSMAA giving the POIs and RAIs[＃RORSMAA给予的POI和赖斯]
ror <- rorsmaa(performances, preferences)
print(ror$poi)
print(ror$rai)
cat(ror$misses, "misses while generating 10k value functions")

## Sample some value functions[＃示例一定的价值功能]
vfs <- sample.vfs.gibbs(performances, preferences, nr=10, thinning=2)

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