論文の概要: Bayesian preference elicitation for multiobjective combinatorial optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.14778v1
• Date: Wed, 29 Jul 2020 12:28:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-05 20:19:01.563490
• Title: Bayesian preference elicitation for multiobjective combinatorial optimization
• Title（参考訳）: 多目的組合せ最適化のためのベイズ選好推論
• Authors: Nadjet Bourdache, Patrice Perny and Olivier Spanjaard
• Abstract要約: DM(Decision Maker)のノイズ応答に対処できる新しいインクリメンタルな選好推論手法を提案する。 DMの選好はパラメータが未知の集約関数で表され、その不確実性はパラメータ空間上の密度関数で表されると仮定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.96855751244076
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a new incremental preference elicitation procedure able to deal with noisy responses of a Decision Maker (DM). The originality of the contribution is to propose a Bayesian approach for determining a preferred solution in a multiobjective decision problem involving a combinatorial set of alternatives. We assume that the preferences of the DM are represented by an aggregation function whose parameters are unknown and that the uncertainty about them is represented by a density function on the parameter space. Pairwise comparison queries are used to reduce this uncertainty (by Bayesian revision). The query selection strategy is based on the solution of a mixed integer linear program with a combinatorial set of variables and constraints, which requires to use columns and constraints generation methods. Numerical tests are provided to show the practicability of the approach.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,DM(Decision Maker)のノイズ応答に対処できる新たなインクリメンタルな選好推論手法を提案する。 コントリビューションの原点は、組合せ的な選択肢の集合を含む多目的決定問題において、好ましい解を決定するためのベイズ的アプローチを提案することである。 dm の選好はパラメータが不明な集約関数によって表現され、パラメータ空間上の密度関数によってその不確実性が表現されると仮定する。 対比較クエリは、この不確実性を低減するために使用される(ベイズ修正による)。 クエリ選択戦略は、列と制約生成メソッドを必要とする変数と制約の組合せ集合を持つ混合整数線形プログラムの解に基づいている。 このアプローチの実用性を示す数値試験が提供されている。

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