CLUSDM: a multiple criteria decision making method for heterogeneous data sets
10.5821/dissertation-2117-93949
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/93949
Càtedra / Departament / Institut
Universitat Politècnica de Catalunya. Departament de Llenguatges i Sistemes Informàtics
Tipus de documentTesi
Data de defensa2002-12-13
EditorUniversitat Politècnica de Catalunya
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Aquesta tesi presenta una nova metodologia per resoldre problemes de presa de decisions. Hem
estudiat els casos en què cal considerar més d'un criteri. Aquests tipus de mètodes de decisió es
coneixen com MCDM (Multiple Criteria Decision Making), o també MCDA (Multiple Criteria
Decision Aid). La diferència entre simplement "prendre decisions" o "ajudar a prendre
decisions" recau en si el mètode es dissenya per recomanar la decisió a prendre o si també
inclou elements que permeten entendre com es prenen les decisions en un cert context. La nostra
proposta inclou elements dels dos plantejaments. D'una banda, hem intentat que la persona que
ha d'usar el mètode no necessiti aprendre tècniques complexes abans de poder-lo aplicar a casos
reals. D'altra banda, el mètode no és una caixa negra, sinó que l'usuari rep informació sobre
característiques de les dades que ha de tenir en compte abans de fer la decisió final.
ClusDM és un mètode de presa de decisions pensat per resoldre dos tipus concrets de
problemes: (i) ordenar un conjunt d'alternatives de la millor a la pitjor, (ii) seleccionar les
millors alternatives del conjunt. La dificultat d'aquest procés recau en que cal maximitzar
diversos criteris parcials (i normalment no correlacionats) al mateix temps. A la tesi es pot
trobar un resum de les diferents aproximacions a aquest tipus de problemes de decisió. Només
destacar que el nostre mètode segueix les bases de la Teoria de la Utilitat.
Els mètodes clàssics consideren només criteris numèrics. Diferents extensions a aquests models
s'han anat desenvolupant durant els últims anys. En aquesta tesis ens hem plantejat la
possibilitat de tenir criteris que utilitzin diferents tipus de valors. A més, hem afegit dues fases a
la metodologia habitual (que té una fase d'agregació i una d'ordenació), que són: l'explicació
del resultat i l'avaluació de la qualitat.
La "Fase d'explicació" està dedicada a assignar un terme lingüístic per descriure cada
alternativa segons la seva posició en el ranking. L'ús de vocabularis qualitatius facilita la
comprensió del resultat. El significat dels diferents termes usats ve donat per una funció de
negació. Aquesta representació es basa en contrastar el significat d'un terme amb el dels termes
oposats (els seus antònims).
La "Fase d'Avaluació de la Qualitat" analitza a fons els resultats intermedis obtinguts en els
diferents passos del procés i intenta mesurar l'error acumulat. ClusDM proporciona diverses
mesures de qualitat parcial per cada fase del procés, de manera que l'usuari tingui constància de
la confiança que pot donar al resultat final que doni el sistema. This thesis presents a new methodology for decision making. In particular, we have studied the
problems that consider more than one criterion, which is known as Multiple Criteria Decision
Making (MDCM) or Multiple Criteria Decision Aid (MCDA). The difference relies on the fact
of imitating the behaviour of the decision maker (i.e. develop a method that makes decisions) or
giving to the decision maker some additional information that allows him to understand the
mechanism of solving decisions (i.e. the decision maker can learn from the use of the method).
Our proposal fits better in the MCDA approach, but has also similarities with the MCDM
perspective. On one hand, the method we have designed is independent enough to not require a
deep understanding of the process by the decision maker. On the other hand, we have carefully
studied the process and the method is able to extract knowledge about the decision problem,
which is given to the user to let him know any special characteristics of the data analysed.
ClusDM is a new method to solve multicriteria decision problems. It is able to find a ranking of
alternatives or to select the best ones. This process is not easy since usually it is not possible to
maximise all the partial profits (i.e.criteria) at the same time. In the thesis we present an
overview of the large amount of methods developed to solve this problem. We follow the utility
theory approach.
Classical methods consider only numerical criteria. Some extensions allow the consideration of
other scales, such as, fuzzy or ordinal values, but usually they are required to have a common
scale for all criteria. This thesis faces the problem of managing different types of criteria at the
same time. Methods following the utility approach consider two steps to sort a decision
problem out: the aggregation and the ranking. We have included some additional steps in order
to improve the process: (i) the explanation phase and (ii) the quality measurement phase.
In the "Explanation Phase", special attention is devoted to give an appropriate linguistic
description of the ranking. The necessity to give a qualitatively described result has been argued
by different authors. The rationale behind this belief is that human decision makers understand
better a linguistic statement characterising the selected alternative (or ranking of alternatives)
than a numerical result or even a membership function. In this context, a new negation-based
semantics has been studied. The key idea is that we can infer the meaning of a term knowing the
terms that express an opposite value. The use of this new semantics representation seems
appropriate to obtain a result that can be easily understood by the decision maker.
In the "Quality Measurement Phase", different quality measures for each stage of the process
are calculated. With these measures we can give an overall value of the trustworthiness of the
final result. This kind of information is very useful for the decision maker in order to pay more
or less attention to the recommendations of the system.
estudiat els casos en què cal considerar més d'un criteri. Aquests tipus de mètodes de decisió es
coneixen com MCDM (Multiple Criteria Decision Making), o també MCDA (Multiple Criteria
Decision Aid). La diferència entre simplement "prendre decisions" o "ajudar a prendre
decisions" recau en si el mètode es dissenya per recomanar la decisió a prendre o si també
inclou elements que permeten entendre com es prenen les decisions en un cert context. La nostra
proposta inclou elements dels dos plantejaments. D'una banda, hem intentat que la persona que
ha d'usar el mètode no necessiti aprendre tècniques complexes abans de poder-lo aplicar a casos
reals. D'altra banda, el mètode no és una caixa negra, sinó que l'usuari rep informació sobre
característiques de les dades que ha de tenir en compte abans de fer la decisió final.
ClusDM és un mètode de presa de decisions pensat per resoldre dos tipus concrets de
problemes: (i) ordenar un conjunt d'alternatives de la millor a la pitjor, (ii) seleccionar les
millors alternatives del conjunt. La dificultat d'aquest procés recau en que cal maximitzar
diversos criteris parcials (i normalment no correlacionats) al mateix temps. A la tesi es pot
trobar un resum de les diferents aproximacions a aquest tipus de problemes de decisió. Només
destacar que el nostre mètode segueix les bases de la Teoria de la Utilitat.
Els mètodes clàssics consideren només criteris numèrics. Diferents extensions a aquests models
s'han anat desenvolupant durant els últims anys. En aquesta tesis ens hem plantejat la
possibilitat de tenir criteris que utilitzin diferents tipus de valors. A més, hem afegit dues fases a
la metodologia habitual (que té una fase d'agregació i una d'ordenació), que són: l'explicació
del resultat i l'avaluació de la qualitat.
La "Fase d'explicació" està dedicada a assignar un terme lingüístic per descriure cada
alternativa segons la seva posició en el ranking. L'ús de vocabularis qualitatius facilita la
comprensió del resultat. El significat dels diferents termes usats ve donat per una funció de
negació. Aquesta representació es basa en contrastar el significat d'un terme amb el dels termes
oposats (els seus antònims).
La "Fase d'Avaluació de la Qualitat" analitza a fons els resultats intermedis obtinguts en els
diferents passos del procés i intenta mesurar l'error acumulat. ClusDM proporciona diverses
mesures de qualitat parcial per cada fase del procés, de manera que l'usuari tingui constància de
la confiança que pot donar al resultat final que doni el sistema.
problems that consider more than one criterion, which is known as Multiple Criteria Decision
Making (MDCM) or Multiple Criteria Decision Aid (MCDA). The difference relies on the fact
of imitating the behaviour of the decision maker (i.e. develop a method that makes decisions) or
giving to the decision maker some additional information that allows him to understand the
mechanism of solving decisions (i.e. the decision maker can learn from the use of the method).
Our proposal fits better in the MCDA approach, but has also similarities with the MCDM
perspective. On one hand, the method we have designed is independent enough to not require a
deep understanding of the process by the decision maker. On the other hand, we have carefully
studied the process and the method is able to extract knowledge about the decision problem,
which is given to the user to let him know any special characteristics of the data analysed.
ClusDM is a new method to solve multicriteria decision problems. It is able to find a ranking of
alternatives or to select the best ones. This process is not easy since usually it is not possible to
maximise all the partial profits (i.e.criteria) at the same time. In the thesis we present an
overview of the large amount of methods developed to solve this problem. We follow the utility
theory approach.
Classical methods consider only numerical criteria. Some extensions allow the consideration of
other scales, such as, fuzzy or ordinal values, but usually they are required to have a common
scale for all criteria. This thesis faces the problem of managing different types of criteria at the
same time. Methods following the utility approach consider two steps to sort a decision
problem out: the aggregation and the ranking. We have included some additional steps in order
to improve the process: (i) the explanation phase and (ii) the quality measurement phase.
In the "Explanation Phase", special attention is devoted to give an appropriate linguistic
description of the ranking. The necessity to give a qualitatively described result has been argued
by different authors. The rationale behind this belief is that human decision makers understand
better a linguistic statement characterising the selected alternative (or ranking of alternatives)
than a numerical result or even a membership function. In this context, a new negation-based
semantics has been studied. The key idea is that we can infer the meaning of a term knowing the
terms that express an opposite value. The use of this new semantics representation seems
appropriate to obtain a result that can be easily understood by the decision maker.
In the "Quality Measurement Phase", different quality measures for each stage of the process
are calculated. With these measures we can give an overall value of the trustworthiness of the
final result. This kind of information is very useful for the decision maker in order to pay more
or less attention to the recommendations of the system.
CitacióValls, A. CLUSDM: a multiple criteria decision making method for heterogeneous data sets. Tesi doctoral, UPC, Departament de Llenguatges i Sistemes Informàtics, 2002. ISBN 8468813486. DOI 10.5821/dissertation-2117-93949. Disponible a: <http://hdl.handle.net/2117/93949>
Dipòsit legalB.15809-2003
ISBN8468813486
Altres identificadorshttp://www.tdx.cat/TDX-0206103-205841
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
01CAPITOL1_2.pdf | 158,6Kb | Visualitza/Obre | ||
02CAPITOL3_4_5.pdf | 534,5Kb | Visualitza/Obre | ||
03CAPITOL6.pdf | 226,7Kb | Visualitza/Obre | ||
04CAPITOL7_APENDIXA.pdf | 329,9Kb | Visualitza/Obre | ||
05REFERENCIES.pdf | 72,24Kb | Visualitza/Obre |