Show simple item record

Usmíření rozhodovací heuristiky založené na topologii rozhodovacích stromů a neúplné množině fuzzy pravděpodobností

dc.contributor.authorDoubravský, Karelcs
dc.contributor.authorDohnal, Mirkocs
dc.date.accessioned2020-08-04T11:01:31Z
dc.date.available2020-08-04T11:01:31Z
dc.date.issued2015-07-09cs
dc.identifier.citationPLOS ONE. 2015, vol. 7, issue 10, p. 1-18.en
dc.identifier.issn1932-6203cs
dc.identifier.other115241cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/41998
dc.description.abstractComplex decision making tasks of different natures, e.g. economics, safety engineering, ecology and biology, are based on vague, sparse, partially inconsistent and subjective knowledge. Moreover, decision making economists / engineers are usually not willing to invest too much time into study of complex formal theories. They require such decisions which can be (re)checked by human like common sense reasoning. One important problem related to realistic decision making tasks are incomplete data sets required by the chosen decision making algorithm. This paper presents a relatively simple algorithm how some missing III (input information items) can be generated using mainly decision tree topologies and integrated into incomplete data sets. The algorithm is based on an easy to understand heuristics, e.g. a longer decision tree sub-path is less probable. This heuristic can solve decision problems under total ignorance, i.e. the decision tree topology is the only information available. But in a practice, isolated information items e.g. some vaguely known probabilities (e.g. fuzzy probabilities) are usually available. It means that a realistic problem is analysed under partial ignorance. The proposed algorithm reconciles topology related heuristics and additional fuzzy sets using fuzzy linear programming. The case study, represented by a tree with six lotteries and one fuzzy probability, is presented in details.en
dc.description.abstractKomplexní rozhodovací úlohy, např. v ekonomii, bezpečnostním inženýrství, ekologii a biologii, jsou založeny na vágních, řídkých, částečně nekonzistentních a subjektivních znalostech. Navíc, rozhodovatelé (ekonomové / inženýři) nejsou obvykle ochotni investovat příliš mnoho času studiu komplexních formálních teorií a vyžadují taková rozhodnutí, které mohou být kontrolovana na základě zdravého rozumu. Důležitým problémem, který souvisí s realistickými rozhodovacími úlohami, je neúplnost soubory vstupních údajů požadovaných zvoleným rozhodovacím algoritmem. Tento článek představuje relativně jednoduchý algoritmus, jak lze lze některé chybějící vstupní informace (III) vygenerovat pomocí topologie rozhodovacího stromu a integrovat je do množina neúplných vstupních dat. Algoritmus je založen na snadno pochopitelné heuristice, např. delší cesta / větev v rozhodovacím stromu je méně pravděpodobná. Tato heuristika může řešit rozhodovací problémy v rámci celkového nevědomosti, tj. topologie rozhodovacího stromu je jedinou dostupnou vstupní informací. Avšak v praxi jsou většinou k dispozici dodatečné infomace, např. jsou známa některé pravděpodobnosti. To znamená, že reálný rozhodovací problém je řešen v rámci částečného nevědomosti. Navržený algoritmus umožňuje pomocí fuzzy lineárního programování najít usmíření (kompromis) mezi vstupními informacemi, které jsou získány pomocí popisované heuristiky, a dodatečných informací, které jsou vyjádřeny pomocí fuzzy množiny. Ukázkový příklad je založen na rozhodovacím stromu, který se skládá z šesti loterií a jedné dodatečné fuzzy pravděpodobnosti.cs
dc.formattextcs
dc.format.extent1-18cs
dc.format.mimetypeapplication/pdfcs
dc.language.isoencs
dc.publisherPLOScs
dc.relation.ispartofPLOS ONEcs
dc.relation.urihttp://europepmc.org/articles/PMC4497622?pdf=rendercs
dc.rightsCreative Commons Attribution 4.0 Internationalcs
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/cs
dc.subjectDecision Treeen
dc.subjectPartial Ignoranceen
dc.subjectTotal Ignoranceen
dc.subjectReconciliationen
dc.subjectFuzzy Linear Programmingen
dc.subjectFuzzy Probability.en
dc.titleReconciliation of Decision-Making Heuristics Based on Decision Trees Topologies and Incomplete Fuzzy Probabilities Setsen
dc.title.alternativeUsmíření rozhodovací heuristiky založené na topologii rozhodovacích stromů a neúplné množině fuzzy pravděpodobnostícs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta podnikatelská. Ústav informatikycs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta podnikatelská. Ústav ekonomikycs
sync.item.dbidVAV-115241en
sync.item.dbtypeVAVen
sync.item.insts2020.08.04 13:01:31en
sync.item.modts2020.08.04 12:17:55en
dc.coverage.issue10cs
dc.coverage.volume7cs
dc.identifier.doi10.1371/journal.pone.0131590cs
dc.rights.accessopenAccesscs
dc.rights.sherpahttp://www.sherpa.ac.uk/romeo/issn/1932-6203/cs
dc.type.driverarticleen
dc.type.statusPeer-revieweden
dc.type.versionpublishedVersionen


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Creative Commons Attribution 4.0 International
Except where otherwise noted, this item's license is described as Creative Commons Attribution 4.0 International