論文の概要: Unweighted ranking for value-based decision making with uncertainty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.13601v1
• Date: Wed, 13 May 2026 14:36:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-14 23:30:28.10988
• Title: Unweighted ranking for value-based decision making with uncertainty
• Title（参考訳）: 不確実性のある価値に基づく意思決定のための非重み付きランキング
• Authors: Aarón López García, Natalia Criado, Jose Such,
• Abstract要約: 本稿では,Fuzzy-Unweighted Value-Based Decision Making (FUW-VBDM)フレームワークを紹介する。 エージェントは定量的基準と質的基準の両方を取り入れ、人間中心の意思決定を生成する。 本稿では,不確実性を定量化するためにファジィに基づく推論を統合する,カスタマイズ可能なアンウェイトランキング手法であるRanzzyを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.607590231264275
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: As intelligent systems are increasingly implemented in our society to make autonomous decisions, their commitment to human values raises serious concerns. Their alignment with human values remains a critical challenge because it can jeopardise the integrity and security of citizens. For this reason, an innovative human-centred and values-driven approach to decision making is required. In this work, we introduce the Fuzzy-Unweighted Value-Based Decision Making (FUW-VBDM) framework, where agents incorporate both quantitative and qualitative criteria to generate human-centred decisions. We also address the normative bias introduced by stakeholders with arbitrary weights by removing prior weights and introducing a fuzzy domain of decision variables defined for a score function. This concept allows us to generalise any VBDM problem as the search for feasible solutions when optimising the score in the weight domain. To provide a solution to FUW-VBDM, we present Rankzzy, a customizable unweighted ranking method that integrates fuzzy-based reasoning to quantify uncertainty. We mathematically prove the consistency of the Rankzzy for any admissible configuration selected by stakeholders. We show the applicability of our method through an illustrative case study, which we also use as a running example. The evaluation conducted indicates a reduced computational cost in large-scale value-based decision-making problems and a strong rank performance regarding existing approaches when employing the aggregation via Pythagorean means.
• Abstract（参考訳）: 私たちの社会では、自律的な意思決定のためにインテリジェントなシステムがますます実装されているので、人間の価値へのコミットメントは深刻な懸念を引き起こします。 人間の価値観との整合性は、市民の完全性と安全を危険にさらす可能性があるため、依然として重要な課題である。 そのため、意思決定に対する革新的な人間中心の価値観駆動のアプローチが求められます。 本研究では,Fizzy-Unweighted Value-Based Decision Making (FUW-VBDM) フレームワークを導入する。 また、利害関係者が任意の重みで導入した規範バイアスにも対処し、事前重みを除去し、スコア関数に定義された決定変数のファジィ領域を導入する。 この概念により、重み領域のスコアを最適化する際の実現可能な解の探索として、任意のVBDM問題を一般化することができる。 FUW-VBDMの解法として,不確実性を定量化するためにファジィに基づく推論を統合する,カスタマイズ可能なアンウェイトランキング法であるRanzzyを提案する。 我々は、ステークホルダーが選択した許容可能な構成に対して、Ranzzyの一貫性を数学的に証明する。 本稿では,本手法の適用性について,実例として使用した実例を通して示す。 評価は, 大規模値に基づく意思決定問題における計算コストの低減と, ピタゴラス手段による集計手法を用いた場合の既存手法に対する高いランク性能を示す。

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