論文の概要: Lookahead and Hybrid Sample Allocation Procedures for Multiple Attribute
Selection Decisions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.16119v1
- Date: Fri, 31 Jul 2020 15:04:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-04 06:56:55.026118
- Title: Lookahead and Hybrid Sample Allocation Procedures for Multiple Attribute
Selection Decisions
- Title（参考訳）: 複数属性選択決定のためのルックアヘッドおよびハイブリッドサンプル割り当て手順
- Authors: Jeffrey W. Herrmann and Kunal Mehta
- Abstract要約: 本稿では、各測定値が1つの属性の1つのサンプルを1つの代替として生成する設定について考察する。
収集するサンプルが一定数与えられた場合、決定者は、どのサンプルを取得するかを決定し、測定を行い、属性の規模に関する事前の信念を更新し、代替案を選択する必要がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9137554315375922
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Attributes provide critical information about the alternatives that a
decision-maker is considering. When their magnitudes are uncertain, the
decision-maker may be unsure about which alternative is truly the best, so
measuring the attributes may help the decision-maker make a better decision.
This paper considers settings in which each measurement yields one sample of
one attribute for one alternative. When given a fixed number of samples to
collect, the decision-maker must determine which samples to obtain, make the
measurements, update prior beliefs about the attribute magnitudes, and then
select an alternative. This paper presents the sample allocation problem for
multiple attribute selection decisions and proposes two sequential, lookahead
procedures for the case in which discrete distributions are used to model the
uncertain attribute magnitudes. The two procedures are similar but reflect
different quality measures (and loss functions), which motivate different
decision rules: (1) select the alternative with the greatest expected utility
and (2) select the alternative that is most likely to be the truly best
alternative. We conducted a simulation study to evaluate the performance of the
sequential procedures and hybrid procedures that first allocate some samples
using a uniform allocation procedure and then use the sequential, lookahead
procedure. The results indicate that the hybrid procedures are effective;
allocating many (but not all) of the initial samples with the uniform
allocation procedure not only reduces overall computational effort but also
selects alternatives that have lower average opportunity cost and are more
often truly best.
- Abstract（参考訳）: 属性は、意思決定者が検討している代替案に関する重要な情報を提供する。
大きさが不確実な場合、意思決定者はどの選択肢が本当に最良ののかわからないため、属性の測定は意思決定者がよりよい判断を下すのに役立つかもしれない。
本稿では、各測定値が1つの属性の1つのサンプルを1つの代替として生成する設定について考察する。
収集すべきサンプル数が一定であれば、どのサンプルを取得するかを決定し、測定を行い、属性の規模に関する事前の信念を更新し、代替案を選択する必要がある。
本稿では,複数の属性選択決定に対するサンプル割当問題を提案し,不確かさをモデル化するために離散分布を用いた場合の2つの逐次的ルックアヘッド手順を提案する。
2つの手順は似ているが、異なる品質基準(と損失関数)を反映しており、これは異なる決定ルールを動機付けている。
そこで本研究では,まず一様アロケーション手順を用いてサンプルを割り当て,次にシーケンシャルなルックアヘッド手順を用いて,シーケンシャルなプロシージャとハイブリッドなプロシージャの性能を評価するためのシミュレーション研究を行った。
その結果,初期標本の多く(すべてではないが)を均一な割当手順で割当てることによって,全体の計算労力を削減できるだけでなく,平均的な機会コストが低く,真にベストな代替案も選択できることが示唆された。
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