Using multiple reference levels in Multi-Criteria Decision Aid: the Generalized-Additive Independence model and the Choquet integral approaches - HAL-SHS - Sciences de l'Homme et de la Société Accéder directement au contenu
Autre Publication Scientifique Année : 2018

Using multiple reference levels in Multi-Criteria Decision Aid: the Generalized-Additive Independence model and the Choquet integral approaches

Résumé

In many Multi-Criteria Decision problems, one can construct with the decision maker several reference levels on the attributes such that some decision strategies are conditional on the comparison with these reference levels. The classical models (such as the Choquet integral) cannot represent these preferences. We are then interested in two models. The first one is the Choquet with respect to a p-ary capacity combined with utility functions, where the p-ary capacity is obtained from the reference levels. The second one is a specialization of the Generalized-Additive Independence (GAI) model, which is discretized to fit with the presence of reference levels. These two models share common properties (monotonicity, continuity, properly weighted, …), but differ on the interpolation means (Lovász extension for the Choquet integral, and multi-linear extension for the GAI model). A drawback of the use of the Choquet integral with respect to a p-ary capacity is that it cannot satisfy decision strategies in each domain bounded by two successive reference levels that are completely independent of one another. We show that this is not the case with the GAI model.
Dans beaucoup de problème de décision multicritère, on peut construire avec le décideur plusieurs niveaux de référence sur les attributs de telle sorte que des stratégies de décision soient conditionnelles sur la comparaison avec les niveaux de référence. Les modèles classiques (Choquet) ne peuvent représenter ces préférences. Nous nous intéressons à deux modèles, le premier étant Choquet vs. une p-capacité qui est obtenue à partir des niveaux de référence. Le second est une spécialisation du modèle GAI (Generalized-Additive Independence). Ces deux modèles ont en commun des propriétés (monotonie, continuité), mais diffèrent sur le type d'interpolation (Lovász, multilinéaire). Un défaut de l'intégrale de Choquet est qu'elle ne satisfait pas les stratégies de décision dans chaque domaine borné par deux niveaux de références indépendants l'un de l'autre. Nous montrons que cela ne peut arriver avec le modèle GAI.
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Dates et versions

halshs-01815028 , version 1 (13-06-2018)

Identifiants

  • HAL Id : halshs-01815028 , version 1

Citer

Christophe Labreuche, Michel Grabisch. Using multiple reference levels in Multi-Criteria Decision Aid: the Generalized-Additive Independence model and the Choquet integral approaches. 2018. ⟨halshs-01815028⟩
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