A multi-criteria sorting procedure with Tchebycheff utility function

In this study, a Tchebycheff utility function based approach is proposed for multiple criteria sorting problems in order to classify alternatives into ordered categories, such as A, B, C, etc. Since the Tchebycheff function has the ability to reach efficient alternatives located even in the non-convex part of the efficient frontier, it is used in the proposed sorting approach to prevent such alternatives being disadvantages. If the preferences of the DM are not exactly known, each alternative selects its own favorable weights for a weighted Tchebycheff distance function. Then, each alternative is compared with the reference alternatives of a class to compute its strength over them. The average strengths are later used to categorize the alternatives. The experimental analysis results on the performance of the algorithm are presented. (C) 2010 Elsevier Ltd. All rights reserved

Preference Disaggregation: Towards an Integrated Framework

La desagregació de preferències pretén capturar models de preferències mitjançant la descomposició de la informació obtinguda a partir de preferències indirectes que estan en forma d'eleccions holístiques o judicis. Des d'una perspectiva d'ajuda a la presa de decisions multi criteri, aquesta informació es pren com a punt de partida en un procés d'inferència que condueix a model de preferències basat en punts de vista, generalment conflictius, que conjuntament formen una base per a la decisió. L'estudi de les decisions humanes ha rebut una atenció creixent en els últims anys des de diverses disciplines, que inclouen des de les ciències del comportament (anàlisi de decisions, desagregació de preferències), la intel·ligència artificial (aprenentatge de preferències), fins a l'economia i el màrqueting (teoria de l'elecció). Les tres corrents, encara que originades per diferents filosofies, convergeixen ràpidament cap a una comprensió integral de les preferències, que és l'element bàsic per a les decisions i accions humanes. Aquesta tesi doctoral aprofundeix en aquesta àrea de recerca mitjançant la introducció d'un marc analític integrat que permet capturar les preferències d'una forma complexa a partir de l'observació d'opcions holístiques, decisions i judicis.La desagregación de preferencias pretende capturar modelos de preferencias mediante la descomposición de la información obtenida con preferencias indirectas que están en forma de elecciones holísticas o juicios. Desde una perspectiva de ayuda a la toma de decisiones multicriterio, dicha información se toma como punto de partida en un proceso de inferencia que conduce a modelo de preferencias basado en puntos de vista, generalmente conflictivos, que conjuntamente forman una base para la decisión. El estudio de las decisiones humanas ha recibido una atención creciente en los últimos años desde varias disciplinas, que incluyen desde las ciencias del comportamiento (análisis de decisiones, desagregación de preferencias), la inteligencia artificial (aprendizaje de preferencias), hasta la economía y el márqueting (teoría de la elección). Las tres corrientes, aunque originadas por diferentes filosofías, convergen rápidamente hacia una comprensión integral de las preferencias, que es el elemento básico para las decisiones y acciones humanas. Esta tesis doctoral profundiza en esta área de investigación mediante la introducción de un marco analítico integrado que permite capturar las preferencias de una forma compleja a partir de la observación de opciones holísticas, decisiones y juicios.Preference disaggregation aims at capturing preference models by decomposing indirect preference information that are in form of holistic choices or judgments. From a multiple criteria decision aiding perspective, such information is taken as input to an inference procedure that yields to a preference model based on all the, usually conflicting, points of view that together form a basis for the judgments. Studying human judgments and choices has received increasing attention in the last few years from several disciplines, including behavioral science (decision analysis, preference disaggregation), artificial intelligence (preference learning), and economics and marketing (choice modeling). The three streams, although originated from different philosophies, are converging rapidly to a comprehensive understanding of human preferences, that is the main element of decisions and actions. This doctoral dissertation sheds light on this phenomenon by introducing an integrated analytical framework that allows capturing preferences of a complex form by observing holistic choices, decisions, and judgments