UTA-poly 与 UTA-splines：具有多项式边际的加性价值函数
最优化与控制
2017-10-05 v2 人工智能
机器学习
摘要
加性效用函数模型在多准则决策分析中广泛使用。在此类模型中，与决策问题涉及的每个备选方案相关联一个数值。该数值通过聚合该备选方案在决策问题不同准则上的得分来计算。备选方案的得分由边际价值函数决定，该函数作为备选方案在此准则上绩效的单调函数演变。对决策者而言，确定边际函数的形状并不容易。他/她更容易作出诸如“备选方案 优于 ”这样的陈述。为帮助决策者，UTA 分解过程使用线性规划，仅基于此类陈述将边际函数近似为分段线性函数。本文中，我们提出推断多项式与样条而非分段线性函数作为边际函数。为此，我们使用半定规划代替线性规划。我们阐释了这一新的诱导方法并给出了一些实验结果。
引用
@article{arxiv.1603.02626,
title = {UTA-poly and UTA-splines: additive value functions with polynomial marginals},
author = {Olivier Sobrie and Nicolas Gillis and Vincent Mousseau and Marc Pirlot},
journal= {arXiv preprint arXiv:1603.02626},
year = {2017}
}
备注
30 pages, 16 figures, 4 tables. No major changes since the first version (few typos, adding references, discussions)