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dc.contributor.authorSlowinski, Roman
dc.contributor.authorMousseau, Vincent
HAL ID: 4625
dc.contributor.authorGreco, Salvatore
dc.date.accessioned2010-06-29T09:04:48Z
dc.date.available2010-06-29T09:04:48Z
dc.date.issued2010
dc.identifier.urihttps://basepub.dauphine.fr/handle/123456789/4481
dc.description.abstractfrNous présentons une nouvelle méthode de tri multicritère visant à affecter des actions évaluées sur différents critères à p classes pré-définies et ordonnées. L’information préférentielle fournie par le décideur (DM) est un ensemble d’exemples d’affectation correspondant à un sous-ensemble d’actions (appelées actions de référence) relativement bien connues du DM. Chaque exemple d’affectation spécifie l’affectation souhaitée (une classe ou un intervalle de classes) pour l’action de référence. Les exemples d’affectations sont utilisés pour bâtir un modèle de préférence du DM. Dans notre cas, le modèle de préférence sous-jacent est l’ensemble de fonctions de valeur additives compatible avec les exemples d’affectation. pour chaque fonction de valeur compatible, il est possible d’associer p − 1 seuils séparant les classes consécutives sur l’échelle de cette fonction de valeur. Pour chaque action a, la méthode calcule une affectation possible et une affectation nécessaire. L’affectation nécessaire spécifie l’intervalle de classes auxquelles l’action peut être affectée pour toute fonction de valeur compatible tandis que l’affectation possible spécifie l’intervalle de classes auxquelles l’action peut être affectée pour au moins une fonction de valeur compatible. Le calcul de ces affections est effectué par résolution de programmes linéaires. Cette méthode est conçue pour être utilisée interactivement, c’est-à-dire que le décideur peut fournir progressivement des exemples d’affectation. La méthode permet également d’aider le DM lorsqu’il fournit un ensemble d’exemples d’affectation qu’il n’est pas possible de représenter par une fonction de valeur additive. De plus, le DM peut spécifier des niveaux de confiance qualitatifs (“certain”, “sûr”, “assez sûr”) pour les exemples d’affectation. Dans ce cas, les affectations possibles et nécessaires s’expriment comme des intervalles de classes correspondant aux niveaux de confiance.en
dc.language.isoenen
dc.subjectFonction de valeuren
dc.subjectProcédure d’agrégation désagrégationen
dc.subjectAdditive value functionen
dc.subjectDisaggregation-aggregation procedureen
dc.subjectMultiple criteria sortingen
dc.subjectTri multicritèreen
dc.subject.ddc003en
dc.titleMultiple criteria sorting with a set of additive value functionsen
dc.title.alternativeTri multicritère fondé sur un ensemble de fonctions de valeurs additivesen
dc.typeArticle accepté pour publication ou publié
dc.description.abstractenWe present a new multiple criteria sorting method that aims at assigning actions evaluated on multiple criteria to p pre-defined and ordered classes. The preference information supplied by the decision maker (DM) is a set of assignment examples on a subset of actions relatively well known to the DM. These actions are called reference actions. Each assignment example specifies a desired assignment of a corresponding reference action to one or several contiguous classes. The set of assignment examples is used to build a preference model of the DM represented by a set of general additive value functions compatible with the assignment examples. For each action a, the method computes two kinds of assignments to classes, concordant with the DM’s preference model: the necessary assignment and the possible assignment. The necessary assignment specifies the range of classes to which the action can be assigned considering all compatible value functions simultaneously. The possible assignment specifies, in turn, the range of classes to which the action can be assigned considering any compatible value function individually. The compatible value functions and the necessary and possible assignments are computed through the resolution of linear programs.en
dc.relation.isversionofjnlnameEuropean Journal of Operational Research
dc.relation.isversionofjnlvol207
dc.relation.isversionofjnlissue3
dc.relation.isversionofjnldate2010
dc.relation.isversionofjnlpages1455-1470
dc.relation.isversionofdoihttp://dx.doi.org/10.1016/j.ejor.2010.05.021
dc.description.sponsorshipprivateouien
dc.relation.isversionofjnlpublisherElsevier
dc.subject.ddclabelRecherche opérationnelleen


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