Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Các tập hợp ưu tiên tối thiểu và tối đa trong việc xác định và phân loại các tiêu chí đa dạng một cách chắc chắn
Tóm tắt
Chúng tôi xem xét lại các phương pháp xác định và phân loại theo nhiều tiêu chí dựa trên hồi quy thứ tự, mà chấp nhận thông tin ưu tiên dưới dạng so sánh cặp hoặc ví dụ phân loại cho một số lựa chọn tham chiếu. Các phương pháp hồi quy thứ tự vững chắc xem xét toàn bộ tập hợp các hàm giá trị tái tạo những tuyên bố tổng hợp này được cung cấp tại input. Ảnh hưởng của nó đối với sự gợi ý được biểu thị dưới dạng các quan hệ hay phân loại ưu tiên cần thiết và có thể. Chúng tôi đề xuất các phương pháp để tạo ra các lời giải thích về ảnh hưởng này, cho thấy các mảnh thông tin ưu tiên được cung cấp bởi quyết định viên (DM), dẫn đến các kết quả quan sát được. Cụ thể, tập hợp tối thiểu các mảnh thông tin ưu tiên, được gọi là giảm ưu tiên, được xác định để biện minh cho một số kết quả quan sát được đối với toàn bộ tập hợp các hàm giá trị tương thích (ví dụ: tính đúng của quan hệ cần thiết cho một cặp lựa chọn nào đó). Hơn nữa, tập hợp tối đa các mảnh thông tin ưu tiên, được gọi là cấu trúc ưu tiên, được phát hiện nhằm tiết lộ các điều kiện mà theo đó một kết quả không quan sát được đối với toàn bộ tập hợp các hàm giá trị tương thích (ví dụ: tính sai của quan hệ có thể cho một cặp lựa chọn nào đó) là khả thi. Biết được những giải thích như vậy, DM có thể hiểu rõ hơn về tác động của từng mảnh thông tin ưu tiên đối với kết quả và, vì vậy, có sự tin tưởng đối với gợi ý đã nhận được.
Từ khóa
#hồi quy thứ tự #phân loại ưu tiên #thông tin quyết định #hàm giá trị #quan hệ ưu tiênTài liệu tham khảo
Amaldi E, Pfetsch ME, Trotter LE, Jr (1999) Some structural and algorithmic properties of the maximum feasible subsystem problem. In: Proceedings of the 7th international IPCO conference on integer programming and combinatorial optimization. Springer, London, pp 45–59
Amgoud L, Prade J (2009) Using arguments for making and explaining decisions. Artif Intell 173(34):413–436
Angilella S, Greco S, Matarazzo B (2010) Non-additive robust ordinal regression: a multiple criteria decision model based on the Choquet integral. Eur J Oper Res 201(1):277–288
Belton V, Branke J, Eskelinen P, Greco S, Molina J, Ruiz F, Słowiński R (2008) Interactive multiobjective optimization from a learning perspective. In: Branke J, Deb K, Miettinen K, Słowiński R (eds) Multiobjective Optim. Springer, Berlin, pp 405–433
Carenini G, Moore JD (2006) Generating and evaluating evaluative arguments. Artif Intell 170(11):925–952
Carver WB (1921) Systems of linear inequalities. Ann Math 23:212–220
Chakravarti N (1994) Some results concerning post-infeasibility analysis. Eur J Oper Res 73(1):139–143
Chinneck JW (1994) MINOS(IIS): infeasibility analysis using MINOS. Comput Oper Res 21(1):1–9
Chinneck JW (1997) Finding a useful subset of constraints for analysis in an infeasible linear program. INFORMS J Comput 9(2):164–174
Chinneck JW (2001) Fast heuristics for the maximum feasible subsystem problem. INFORMS J Comput 13(3):210–223
Chinneck JW (2008) Feasibility and infeasibility in optimization: algorithms and computational methods. Springer, New York
Chinneck JW, Dravnieks EW (1991) Locating minimal infeasible constraint sets in linear programs. INFORMS J Comput 3(2):157–168
Corrente S, Greco S, Kadziński M, Słowiński R (2013) Robust ordinal regression in preference learning and ranking. Mach Learn 93(2–3):381–422
Dias LC, Mousseau V (2003) IRIS: a DSS for multiple criteria sorting problems. J Multi-Criteria Decis Anal 12(1):285–298
Doumpos M (2012) Learning non-monotonic additive value functions for multicriteria decision making. OR Spectr 34(1):89–106
EIU, Democracy Index (2010) Democracy in retreat. Economist Intelligence Unit, London
Figueira J, Greco S, Słowiński R (2009) Building a set of additive value functions representing a reference preorder and intensities of preference: GRIP method. Eur J Oper Res 195(2):460–486
Fürnkranz J, Hüllermeier E (2010) Preference Learning. Springer, Berlin
Greco S, Kadziński M, Mousseau V, Słowiński R (2011) \(\text{ ELECTRE }^\text{ GKMS }\): robust ordinal regression for outranking methods. Eur J Oper Res 214(1):118–135
Greco S, Kadziński M, Mousseau V, Słowiński R (2012) Robust ordinal regression for multiple criteria group decision problems: UTA\(^{{\rm GMS}}\)-GROUP and UTADIS\(^{{\rm GMS}}\)-GROUP. Decis Support Syst 52(3):549–561
Greco S, Matarazzo B, Slowinski R (2004) Axiomatic characterization of a general utility function and its particular cases in terms of conjoint measurement and rough-set decision rules. Eur J Oper Res 158(2):271–292
Greco S, Mousseau V, Słowiński R (2008) Ordinal regression revisited: multiple criteria ranking using a set of additive value functions. Eur J Oper Res 191(2):415–435
Greco S, Mousseau V, Słowiński R (2010) Multiple criteria sorting with a set of additive value functions. Eur J Oper Res 207(4):1455–1470
Greco S, Słowiński R, Zielniewicz P (2013) Putting dominance-based rough set approach and robust ordinal regression together. Decis Support Syst 54(2):891–903
Greer JE, Falk S, Greer KJ, Bentham MJ (1994) Explaining and justifying recommendations in an agriculture decision support system. Comput Electron Agric 11(23):195–214
Hammond JS, Keeney RL, Raiffa H (1998) Even Swaps: a rational method for making trade-offs. Harvard Bus Rev 76(2):137–138, 143–148, 150
Humphreys P, Wisudha A (1981) MAUD: an interactive computer program for the stucturing, decomposition, and recomposition of preferences between multiattributed alternatives. Technical Report 543, US Army Research Institute for the Behavioral and Social Sciences, Alexandria
Jacquet-Lagrèze E, Siskos Y (1982) Assessing a set of additive utility functions for multicriteria decision making: the UTA method. Eur J Oper Res 10(2):151–164
Jacquet-Lagrèze E, Siskos Y (2001) Preference disaggregation: 20 years of MCDA experience. Eur J Oper Res 130(2):233–245
Kadziński M, Greco S, Słowiński R (2012) Extreme ranking analysis in robust ordinal regression. Omega 40(4):488–501
Kadziński M, Greco S, Słowiński R (2013) RUTA: a framework for assessing and selecting additive value functions on the basis of rank related requirements. Omega 41(4):735–751
Kadziński M, Greco S, Słowiński R (2013) Selection of a representative value function for robust ordinal regression in group decision making. Group Decis Negot 22(3):429–462
Kadziński M, Tervonen T (2013) Robust multi-criteria ranking with additive value models and holistic pair-wise preference statements. Eur J Oper Res 228(1):169–180
Kadziński M, Tervonen T (2013) Stochastic ordinal regression for multiple criteria sorting problems. Decis Support Syst 55(1):55–66
Kass R, Finin T (October 1988) The need for user models in generating expert system explanation. Int J Expert Syst 1(4):345–375
Klein DA (1994) Decision analytic intelligent systems: automated explanation and knowledge acquisition. Lawrence Erlbaum Associates, Hillsdale, New Jersey
Labreuche C (2011) A general framework for explaining the results of a multi-attribute preference model. Artif Intell 175:1410–1448
Labreuche C, Maudet N, Mousseau V, Ouerdane W (2012) Explanation of the robust additive preference model by even swap sequences. In: 6th multidisciplinary workshop on advances in preference handling, pp 21–26
Labreuche C, Maudet N, Ouerdane W (2011) Minimal and complete explanations for critical multi-attribute decisions. In: ADT, pp 121–134
Lahdelma R, Salminen P (2012) The shape of the utility or value function in stochastic multicriteria acceptability analysis. OR Spectr 34(4):785–802
Larichev O (2001) Ranking multicriteria alternatives: the method ZAPROS III. Eur J Oper Res 131(3):550–558
March JG (1978) Bounded rationality, ambiguity and the engineering of choice. Bell J Econ 9:587–608
Mousseau V, Dias LC, Figueira J (2006) Dealing with inconsistent judgments in multiple criteria sorting models. 4OR 4(3):145–158
Mousseau V, Figueira J, Dias LC, Gomes da Silve C, Climaco J (2003) Resolving inconsistencies among constraints on the parameters of an MCDA model. Eur J Oper Res 147(1):72–93
Ouerdane W, Muadet N, Tsoukiás A (2010) Argumentation Theory and Decision Aiding. In: Figueira J, Greco S, Ehrgott M (eds) International series in operations research and management science 1, vol 142. Trends in Multiple Criteria Decision Analysis, pp 177–208
Papamichail KN, French S (2003) Explaining and justifying the advice of a decision support system: a natural language generation approach. Expert Syst Appl 24(1):35–48
Sankaran J (1993) A note on resolving infeasibility in linear programs by constraint relaxation. Oper Res Lett 13(1):19–20
Słowiński R, Greco S, Matarazzo B (2009) Rough sets in decision making. In: Meyers RA (ed) Encyclopedia of complexity and systems science. Springer, New York, pp 7753–7787
Tamiz M, Mardle SJ, Jones DF (1996) Detecting IIS in infeasible linear programmes using techniques from goal programming. Comput Oper Res 23(2):113–119
van Loon JNM (1981) Irreducibly inconsistent systems of linear inequalities. Eur J Oper Res 8(3):283–288
Wallenius J, Dyer JS, Fishburn PC, Steuer RE, Zionts S, Deb K (2008) Multiple criteria decision making, multiattribute utility theory: recent accomplishments and what lies ahead. Manag Sci 54(7):1336–1349
