論文の概要: Information efficient learning of complexly structured preferences:
Elicitation procedures and their application to decision making under
uncertainty
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.12879v1
- Date: Tue, 19 Oct 2021 07:01:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-31 09:10:18.176585
- Title: Information efficient learning of complexly structured preferences:
Elicitation procedures and their application to decision making under
uncertainty
- Title(参考訳): 複雑構造的選好の情報の効率的な学習--不確実性下の意思決定への応用
- Authors: Christoph Jansen, Hannah Blocher, Thomas Augustin, Georg Schollmeyer
- Abstract要約: 複雑に構造化された嗜好を効率よく抽出する方法を提案する。
特定の条件下では、選好システムを完全に指定せずに最適な決定が見つかることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In this paper we propose efficient methods for elicitation of complexly
structured preferences and utilize these in problems of decision making under
(severe) uncertainty. Based on the general framework introduced in Jansen,
Schollmeyer and Augustin (2018, Int. J. Approx. Reason), we now design
elicitation procedures and algorithms that enable decision makers to reveal
their underlying preference system (i.e. two relations, one encoding the
ordinal, the other the cardinal part of the preferences) while having to answer
as few as possible simple ranking questions. Here, two different approaches are
followed. The first approach directly utilizes the collected ranking data for
obtaining the ordinal part of the preferences, while their cardinal part is
constructed implicitly by measuring meta data on the decision maker's
consideration times. In contrast, the second approach explicitly elicits also
the cardinal part of the decision maker's preference system, however, only an
approximate version of it. This approximation is obtained by additionally
collecting labels of preference strength during the elicitation procedure. For
both approaches, we give conditions under which they produce the decision
maker's true preference system and investigate how their efficiency can be
improved. For the latter purpose, besides data-free approaches, we also discuss
ways for effectively guiding the elicitation procedure if data from previous
elicitation rounds is available. Finally, we demonstrate how the proposed
elicitation methods can be utilized in problems of decision under (severe)
uncertainty. Precisely, we show that under certain conditions optimal decisions
can be found without fully specifying the preference system.
- Abstract(参考訳): 本稿では,複雑に構造化された選好を効率よく適用し,不確実性を考慮した意思決定問題に活用する手法を提案する。
jansen, schollmeyer and augustin (2018, int. j. approx. reason) で導入された一般的なフレームワークに基づいて、私たちは、意思決定者が基礎となる選好システム(順序をエンコードする2つの関係と選好の基部分)を、可能な限り単純なランキング質問に答えることなく、公開手順とアルゴリズムを設計しました。
ここでは、2つの異なるアプローチが従う。
第1のアプローチは、選好の順序部分を取得するために収集されたランキングデータを直接利用し、その基数部分は意思決定者の考慮時間に関するメタデータを用いて暗黙的に構築される。
対照的に、第2のアプローチは意思決定者の選好システムの基部分も明示的に解明するが、その近似バージョンのみである。
この近似は、導出手順中に選好強度のラベルを付加して得られる。
いずれのアプローチにおいても,意思決定者の真の選好システムを構築する条件を与え,その効率性について検討する。
後者の目的については,データフリーなアプローチに加えて,前回のelicitationラウンドのデータが利用可能であれば,elicitation手順を効果的に導く方法について論じる。
最後に,提案手法が不確実性の下での意思決定問題にどのように活用できるかを示す。
正確には、ある条件下では、選好システムを完全に指定せずに最適な決定が見つかることを示す。
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