Q-drzewo w stochastycznym problemie wielokryterialnego podejmowania decyzji

• Autorzy: Maciej Nowak
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Q-drzewa są efektywnym narzędziem przechowywania i przetwarzania wielowymiarowych wektorów danych. Znajdują one szerokie zastosowanie w analizie wielokryterialnej. Metodę wyznaczania wariantów efektywnych w deterministycznym problemie wielokryterialnego podejmowania decyzji na podstawie koncepcji Q-drzew zaproponował W. Habenicht. Zakładamy, że decydent dysponuje skończonym zbiorem wariantów decyzyjnych. Oceny wariantów decyzyjnych względem atrybutów są zmiennymi losowymi, których rozkłady są znane. Do porównania wariantów wykorzystujemy relację dominacji stochastycznej. W pracy „Q-drzewo w stochastycznym problemie wielokryterialnego podejmowania decyzji” (M. Nowak) zaprezentowano algorytm wyznaczania podzbioru najlepszych wariantów decyzyjnych oraz przykład jego wykorzystania. (abstrakt oryginalny)

Słowa kluczowe

PL

Podejmowanie decyzji; Algorytmy; Rozkład prawdopodobieństwa; Podejmowanie decyzji w warunkach ryzyka

EN

Decision making; Algorithms; Probability distributions; Decision making under conditions of risk

• Czasopismo: Prace Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Katowicach
• Rocznik: 2003
• Tom: Modelowanie preferencji a ryzyko '03
• Strony: 417--433

Twórcy

autor

Maciej Nowak

• Akademia Ekonomiczna im. Karola Adamieckiego w Katowicach

Bibliografia

• Finkel R.A., Bentley J.L. (1974). Quad Trees, A Data Structure for Retrieval on Composite Keys. Acta Informatica, 4, 1-9.
• Goovaerts J. (1984). Insurance Premium. Elsevier Science Publishers.
• Habe nicht W. (1982). Quad trees. A Datastructure for Discrete Vector Optimization Problems. Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, 209, 136-145.
• Habenicht W. (1992). ENUQUAD: An Interactive DSS-tool for Discrete Vector Optimization Problems. [w:] Multicriteria Decision Making: Meth ods - Algorithms - Applications. Institute of Economics, Czechoslovak Academy of Science, Prague, 66-74.
• Hadar J., Russel W.R. (1969). Rules for Ordering Uncertain Prospects. The American Economic Review, 59, 25-34.
• Hanoch G., Levy H. (1969). The Efficiency Analysis of Choices Involving Risk. Review of Economic Studies, 36, 335-346.
• Huang C.C., Kira D., Vertinsky I. (1978). Stochastic Dominance Rules for Multiattribute Utility Functions. Review of Economic Studies, 41, 611-616.
• Kahneman D., Tversky A. (1979). Prospect Theory: an Analysis of Decisions Under Risk. Econometrica, 47, 262-291.
• Krawczyk S. (1990). Matematyczna analiza sytuacji decyzyjnych. PWE Warszawa.
• Nowak M., Trzaskalik T., Trzpiot G., Zaraś K. (2000). Odwrotne dominacje stochastyczne i ich zastosowanie w sterowaniu procesem produkcyjnym Przegląd Statystyczny, 3-4, 425-442.
• Rothschild M., Stiglitz J.E. (1970). Increasing risk: I. A definition. Journal of Economic Theory 2, 225-243.
• Roy B., Bouyssou D. (1993). Aide Multicritère à la Décision: Méthodes et Cas. Economica, Paris.
• Sun M., Steuer R.E. (1996). InterQuad: An Interactive Quad Tree Based Procedure for Solving the Discrete Alternative Multiple Criteria Problem. European Journal of Operational Research, 89, 462-472.
• Whitmore G.A. (1970). Third-degree Stochastic Dominance. The American Economic Review. 60, 457-459.
• Zaraś K. (1989). Dominances stochastiques pour deu classes de fonctions d'utilite: Concaves et convees. RO/OR, Recherche Operationnelle, 23, 57-65.
• Zaraś K., Martel J.M. (1994). Multiattribute Analysis Based on Stochastic Dominance. [w:] Models and Experiments in Risk and Rationality. Red. B. Munier, M.J. Machina. Kluwer Academic Publishers.