Tomada de decisão sequencial com preferências parcialmente ordenadas.
Nesta tese, exploramos tomada de decisão com preferências parcialmente ordenadas: dadas duas ações, o indivíduo pode preferir uma ação a outra, julgá-las equivalentes, ou julgá-las incomparáveis. Tais preferências são originárias da incerteza sobre determinados estados do modelo de decisão e são...
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Universidade de São Paulo
2008
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ndltd-IBICT-oai-teses.usp.br-tde-18082009-1453452019-01-21T23:44:17Z Tomada de decisão sequencial com preferências parcialmente ordenadas. Sequential decision making with partially ordered preferences. Daniel Kikuti Fabio Gagliardi Cozman Leliane Nunes de Barros Newton Maruyama Leandro Chaves Rêgo José Carlos Ferreira da Rocha Critérios de escolha Incerteza Preferências parcialmente ordenadas Probabilidades imprecisas Tomada de decisão Criteria of choice Decision making Imprecise probabilities Partially ordered preferences Uncertainty Nesta tese, exploramos tomada de decisão com preferências parcialmente ordenadas: dadas duas ações, o indivíduo pode preferir uma ação a outra, julgá-las equivalentes, ou julgá-las incomparáveis. Tais preferências são originárias da incerteza sobre determinados estados do modelo de decisão e são reveladas pela imprecisão nos valores de probabilidade. Investigamos seis critérios de escolha de estratégias em problemas de decisão seqüenciais, representados por árvores de decisão e diagramas de influência, com probabilidades imprecisas: T-maximin, T-maximax, T-maximix, Dominação por Intervalos, Maximalidade e E-admissibilidade. Apresentamos novos algoritmos que geram estratégias para todos estes critérios. As principais contribuições deste trabalho estão na implementação dos algoritmos e na análise, sob o ponto de vista computacional, dos diversos critérios considerados como racionais em situações de incerteza representada por conjuntos de probabilidades. In this thesis we explore situations where preferences are partially ordered: given two acts, the agent may prefer one to another, or nd them to be equivalent, or nd them to be incomparable. Such preferences stem from the uncertainty associated to some states of the decisions model and are revealed by imprecision in probability values. We investigate six criteria for strategy selection in decision trees and inuence diagrams with imprecise probabilities: -maximin, -maximax, -maximix, Interval Dominance, Maximality and E-admissibility. We present new algorithms that generate strategies for all these criteria. The main contributions of this work are twofold: the implementation of these algorithms and the analysis, under the computational point of view, of the criteria considered ratio- nal in uncertain situations represented by set of probabilities. 2008-08-20 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/doctoralThesis http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-18082009-145345/ por info:eu-repo/semantics/openAccess Universidade de São Paulo Engenharia Mecânica USP BR reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP instname:Universidade de São Paulo instacron:USP |
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Nesta tese, exploramos tomada de decisão com preferências parcialmente ordenadas: dadas duas ações, o indivíduo pode preferir uma ação a outra, julgá-las equivalentes, ou julgá-las incomparáveis. Tais preferências são originárias da incerteza sobre determinados estados do modelo de decisão e são reveladas pela imprecisão nos valores de probabilidade. Investigamos seis critérios de escolha de estratégias em problemas de decisão seqüenciais, representados por árvores de decisão e diagramas de influência, com probabilidades imprecisas: T-maximin, T-maximax, T-maximix, Dominação por Intervalos, Maximalidade e E-admissibilidade. Apresentamos novos algoritmos que geram estratégias para todos estes critérios. As principais contribuições deste trabalho estão na implementação dos algoritmos e na análise, sob o ponto de vista computacional, dos diversos critérios considerados como racionais em situações de incerteza representada por conjuntos de probabilidades.
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In this thesis we explore situations where preferences are partially ordered: given two acts, the agent may prefer one to another, or nd them to be equivalent, or nd them to be incomparable. Such preferences stem from the uncertainty associated to some states of the decisions model and are revealed by imprecision in probability values. We investigate six criteria for strategy selection in decision trees and inuence diagrams with imprecise probabilities: -maximin, -maximax, -maximix, Interval Dominance, Maximality and E-admissibility. We present new algorithms that generate strategies for all these criteria. The main contributions of this work are twofold: the implementation of these algorithms and the analysis, under the computational point of view, of the criteria considered ratio- nal in uncertain situations represented by set of probabilities.
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