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Un cadre axiomatique commun pour la théorie de l'utilité espérée et la théorie de la décision qualitative

dc.contributor.authorBouyssou, Denis
HAL ID: 182535
ORCID: 0000-0003-3487-8498
dc.contributor.authorPirlot, Marc
dc.date.accessioned2011-04-01T09:57:41Z
dc.date.available2011-04-01T09:57:41Z
dc.date.issued2004
dc.identifier.urihttps://basepub.dauphine.fr/handle/123456789/5856
dc.description.abstractfrLe développement de l’intelligence artificielle a amené les chercheurs du domaine à proposer des modèles de décision dans l’incertain qui s’écartent de ceux habituellement utilisés en théorie de la décision, c’est-à-dire le modèle de l’utilité espérée subjective et ses multiples variantes. Ces modèles, habituellement regroupés sous l’appellation « théorie de la décision qualitative », visent à obtenir des règles de décision simples, facilement implémentables et fondés sur des intrants moins riches que ceux utilisés dans les modèles classiques. L’objet de cet article est de proposer un cadre axiomatique pour la décision dans l’incertain permettant de retrouver ces deux types de modèles comme cas particuliers et, ainsi, d’en faire ressortir les similarités et les différences. Ce cadre axiomatique est fondé sur un modèle de mesurage conjoint tolérant les préférences incomplètes et/ou intransitives.en
dc.language.isoenen
dc.subjectThéorie de la décision qualitativeen
dc.subjectPréférences non transitivesen
dc.subjectMesurage conjointen
dc.subjectDécision dans l’incertainen
dc.subject.ddc003en
dc.titleUn cadre axiomatique commun pour la théorie de l'utilité espérée et la théorie de la décision qualitativeen
dc.title.alternativeA common axiomatic framework for Subjective Expected Utility and Qualitative Decision Theoryen
dc.typeCommunication / Conférence
dc.description.abstractenIn the field of Artificial Intelligence many models for decision making under uncertainty have been proposed that deviate from the traditional models used in Decision Theory, i.e. the Subjective Expected Utility (SEU) model and its many variants. These models, forming what is usually called "Qualitative Decision Theory", aim at ob- taining simple decision rules that can be implemented by efficient algorithms while based on inputs that are less rich than what is required in traditional models. The purpose of this paper is to present an axiomatic framework for decision under uncertainty that contains as particu- lar cases both types of models. It is based on a model for conjoint measurement tolerating intransitive and/or incomplete preferences. The use of this axiomatic frame- work allows us to pinpoint the similarities and the differences between these two types of models.en
dc.identifier.citationpages355-362en
dc.relation.ispartoftitleLFA'04: Rencontres Francophones sur la Logique Floue et ses Applicationsen
dc.relation.ispartofpublnameCépaduès-éd.en
dc.relation.ispartofpublcityToulouseen
dc.relation.ispartofdate2004
dc.description.sponsorshipprivateouien
dc.subject.ddclabelRecherche opérationnelleen
dc.relation.ispartofisbn2-85428-661-8en
dc.relation.conftitleRencontres francophones sur la logique floue et ses applications 2004 (LFA 2004)en
dc.relation.confdate2004-11
dc.relation.confcityNantesen
dc.relation.confcountryFranceen


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Name:
Bouyssou_Pirlot_LFA04.pdf
Size:
94.04Kb
Format:
PDF
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