要約
私たちは、一連の優先順位に基づいた意思決定のための統一的な数学的フレームワークである選択関数のフレームワークを使用して、以前の選択肢から新しい選択肢を推測する方法を研究します。
特に、可能な限り、特定の選択評価の一貫した選択関数への自然な (最も保守的な) 拡張を定義し、この自然な拡張を使用して新しい選択を行います。
私たちは、この自然な拡張を計算するための実用的なアルゴリズムと、スケーラビリティを向上させるさまざまな方法を提供します。
最後に、さまざまなタイプの選択評価についてこれらのアルゴリズムをテストします。
要約(オリジナル)
We study how to infer new choices from prior choices using the framework of choice functions, a unifying mathematical framework for decision-making based on sets of preference orders. In particular, we define the natural (most conservative) extension of a given choice assessment to a coherent choice function — whenever possible — and use this natural extension to make new choices. We provide a practical algorithm for computing this natural extension and various ways to improve scalability. Finally, we test these algorithms for different types of choice assessments.
arxiv情報
| 著者 | Arne Decadt,Alexander Erreygers,Jasper De Bock |
| 発行日 | 2024-11-13 15:22:32+00:00 |
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