156 research outputs found
BPEC: Belief-Peaks Evidential Clustering
International audienceThis paper introduces a new evidential clustering method based on the notion of "belief peaks" in the framework of belief functions. The basic idea is that all data objects in the neighborhood of each sample provide pieces of evidence that induce belief on the possibility of such sample to become a cluster center. A sample having higher belief than its neighbors and located far away from other local maxima is then characterized as cluster center. Finally, a credal partition is created by minimizing an objective function with the fixed cluster centers. An adaptive distance metric is used to fit for unknown shapes of data structures. We show that the proposed evidential clustering procedure has very good performance with an ability to reveal the data structure in the form of a credal partition, from which hard, fuzzy, possibilistic and rough partitions can be derived. Simulations on synthetic and real-world datasets validate our conclusions
Possibilistic decision theory: from theoretical foundations to influence diagrams methodology
Le domaine de prise de décision est un domaine multidisciplinaire en relation avec plusieurs disciplines telles que l'économie, la recherche opérationnelle, etc. La théorie de l'utilité espérée a été proposée pour modéliser et résoudre les problèmes de décision. Ces théories ont été mises en cause par plusieurs paradoxes (Allais, Ellsberg) qui ont montré les limites de son applicabilité. Par ailleurs, le cadre probabiliste utilisé dans ces théories s'avère non approprié dans certaines situations particulières (ignorance totale, incertitude qualitative). Pour pallier ces limites, plusieurs travaux ont été élaborés concernant l'utilisation des intégrales de Choquet et de Sugeno comme critères de décision d'une part et l'utilisation d'une théorie d'incertitude autre que la théorie des probabilités pour la modélisation de l'incertitude d'une autre part. Notre idée principale est de profiter de ces deux directions de recherche afin de développer, dans le cadre de la décision séquentielle, des modèles de décision qui se basent sur les intégrales de Choquet comme critères de décision et sur la théorie des possibilités pour la représentation de l'incertitude. Notre objectif est de développer des modèles graphiques décisionnels, qui représentent des modèles compacts et simples pour la prise de décision dans un contexte possibiliste. Nous nous intéressons en particulier aux arbres de décision et aux diagrammes d'influence possibilistes et à leurs algorithmes d'évaluation.The field of decision making is a multidisciplinary field in relation with several disciplines such as economics, operations research, etc. Theory of expected utility has been proposed to model and solve decision problems. These theories have been questioned by several paradoxes (Allais, Ellsberg) who have shown the limits of its applicability. Moreover, the probabilistic framework used in these theories is not appropriate in particular situations (total ignorance, qualitative uncertainty). To overcome these limitations, several studies have been developed basing on the use of Choquet and Sugeno integrals as decision criteria and a non classical theory to model uncertainty.
Our main idea is to use these two lines of research to develop, within the framework of sequential decision making, decision models based on Choquet integrals as decision criteria and possibility theory to represent uncertainty. Our goal is to develop graphical decision models that represent compact models for decision making when uncertainty is represented using possibility theory. We are particularly interested by possibilistic decision trees and influence diagrams and their evaluation algorithms
Decision Making under Uncertainty through Extending Influence Diagrams with Interval-valued Parameters
Influence Diagrams (IDs) are one of the most commonly used graphical
and mathematical decision models for reasoning under uncertainty. In conventional
IDs, both probabilities representing beliefs and utilities representing preferences of
decision makers are precise point-valued parameters. However, it is usually difficult
or even impossible to directly provide such parameters. In this paper, we extend
conventional IDs to allow IDs with interval-valued parameters (IIDs), and develop a
counterpart method of Copper’s evaluation method to evaluate IIDs. IIDs avoid the
difficulties attached to the specification of precise parameters and provide the
capability to model decision making processes in a situation that the precise
parameters cannot be specified. The counterpart method to Copper’s evaluation
method reduces the evaluation of IIDs into inference problems of IBNs. An algorithm
based on the approximate inference of IBNs is proposed, extensive experiments are
conducted. The experimental results indicate that the proposed algorithm can find the
optimal strategies effectively in IIDs, and the interval-valued expected utilities
obtained by proposed algorithm are contained in those obtained by exact evaluating
algorithms
Representing archaeological uncertainty in cultural informatics
This thesis sets out to explore, describe, quantify, and visualise uncertainty in a
cultural informatics context, with a focus on archaeological reconstructions. For quite
some time, archaeologists and heritage experts have been criticising the often toorealistic
appearance of three-dimensional reconstructions. They have been highlighting
one of the unique features of archaeology: the information we have on our heritage
will always be incomplete. This incompleteness should be reflected in digitised
reconstructions of the past.
This criticism is the driving force behind this thesis. The research examines archaeological
theory and inferential process and provides insight into computer visualisation.
It describes how these two areas, of archaeology and computer graphics,
have formed a useful, but often tumultuous, relationship through the years.
By examining the uncertainty background of disciplines such as GIS, medicine,
and law, the thesis postulates that archaeological visualisation, in order to mature,
must move towards archaeological knowledge visualisation. Three sequential areas
are proposed through this thesis for the initial exploration of archaeological uncertainty:
identification, quantification and modelling. The main contributions of the
thesis lie in those three areas.
Firstly, through the innovative design, distribution, and analysis of a questionnaire,
the thesis identifies the importance of uncertainty in archaeological interpretation
and discovers potential preferences among different evidence types.
Secondly, the thesis uniquely analyses and evaluates, in relation to archaeological
uncertainty, three different belief quantification models. The varying ways that these
mathematical models work, are also evaluated through simulated experiments. Comparison
of results indicates significant convergence between the models.
Thirdly, a novel approach to archaeological uncertainty and evidence conflict visualisation
is presented, influenced by information visualisation schemes. Lastly, suggestions
for future semantic extensions to this research are presented through the
design and development of new plugins to a search engine
Conception des chaînes logistiques multicritères avec prise en compte des incertitudes
Les modèles de conception des chaînes logistiques sont devenus de plus en plus complexes, à cause de l'environnement économique incertain et l'introduction de nouveaux critères de décision tels que : l'aspect environnemental, l'aspect social, l'aspect législatif, l'aspect économique, la satisfaction du client et la prise en compte des risques. Répondre aux changements qui touchent les chaînes logistiques exige de composer avec des incertitudes et des informations incomplètes. Configurer des chaînes logistiques multicritères avec prise en compte des incertitudes peut garantir la continuité des activités de l'entreprise.L'objectif principal de cette thèse est la conception de chaînes logistiques multicritères qui résistent aux changements et l'instabilité des marchés. Le manuscrit de cette thèse s'articule autour de sept principaux chapitres:1 - introduction.2 - Etat de l'art sur la conception des chaînes logistiques.3 -Conception des chaînes logistiques multicritères en mesure de répondre aux nouveauxcritères économiques, sociaux, environnementaux et législatifs.4 - Conception des chaînes logistiques multi-objectifs.5 - Développement d'une heuristique de résolution des problèmes de conception deschaînes logistiques de taille réelle.6 - Conception des chaînes logistiques avec prise en compte des incertitudes.7 - Conclusions et perspectives.This thesis contributes to the debate on how uncertainty and concepts of sustainable development can be put into modern supply chain network and focuses on issues associated with the design of multi-criteria supply chain network under uncertainty. First, we study the literature review , which is a review of the current state of the art of Supply Chain Network Design approaches and resolution methods. Second, we propose a new methodology for multi-criteria Supply Chain Network Design (SCND) as well as its application to real Supply Chain Network (SCN), in order to satisfy the customers demand and respect the environmental, social, legislative, and economical requirements. The methodology consists of two different steps. In the first step, we use Geographic Information System (GIS) and Analytic Hierarchy Process (AHP) to buildthe model. Then, in the second step, we establish the optimal supply chain network using Mixed Integer Linear Programming model (MILP). Third, we extend the MILP to a multi-objective optimization model that captures a compromisebetween the total cost and the environment influence. We use Goal Programming approach seeking to reach the goals placed by Decision Maker. After that, we develop a novel heuristic solution method based on decomposition technique, to solve large scale supply chain network design problems that we failed to solve using exact methods. The heuristic method is tested on real case instances and numerical comparisons show that our heuristic yield high quality solutions in very limited CPU time. Finally, again, we extend the MILP model presented before where we assume that the costumer demands are uncertain. We use two-stage stochastic programming approach to model the supply chain network under demand uncertainty. Then, we address uncertainty in all SC parameters: opening costs, production costs, storage costs and customers demands. We use possibilistic linear programming approach to model the problem and we validate both approaches in a large application case.ARRAS-Bib.electronique (620419901) / SudocSudocFranceF
The application of water cycle algorithm to portfolio selection
Portfolio selection is one of the most vital financial problems in
literature. The studied problem is a nonlinear multi-objective problem
which has been solved by a variety of heuristic and metaheuristic
techniques. In this article, a metaheuristic optimiser, the multiobjective
water cycle algorithm (MOWCA), is represented to find
efficient frontiers associated with the standard mean-variance (MV)
portfolio optimisation model. The inspired concept of WCA
is based on the simulation of water cycle process in the nature.
Computational results are obtained for analyses of daily data for
the period January 2012 to December 2014, including S&P100 in
the US, Hang Seng in Hong Kong, FTSE100 in the UK, and DAX100
in Germany. The performance of the MOWCA for solving portfolio
optimisation problems has been evaluated in comparison with
other multi-objective optimisers including the NSGA-II and multiobjective
particle swarm optimisation (MOPSO). Four well-known
performance metrics are used to compare the reported optimisers.
Statistical optimisation results indicate that the applied MOWCA is an
efficient and practical optimiser compared with the other methods
for handling portfolio optimisation problems
Development of Machine Learning Techniques for Diabetic Retinopathy Risk Estimation
La retinopatia diabètica (DR) és una malaltia crònica. És una de les principals complicacions de
diabetis i una causa essencial de pèrdua de visió entre les persones que pateixen diabetis.
Els pacients diabètics han de ser analitzats periòdicament per tal de detectar signes de
desenvolupament de la retinopatia en una fase inicial. El cribratge precoç i freqüent disminueix
el risc de pèrdua de visió i minimitza la càrrega als centres assistencials. El nombre
dels pacients diabètics està en augment i creixements ràpids, de manera que el fa difícil
que consumeix recursos per realitzar un cribatge anual a tots ells.
L’objectiu principal d’aquest doctorat. la tesi consisteix en construir un sistema de suport de decisions clíniques
(CDSS) basat en dades de registre de salut electrònic (EHR). S'utilitzarà aquest CDSS per estimar el risc de desenvolupar RD.
En aquesta tesi doctoral s'estudien mètodes d'aprenentatge automàtic per constuir un CDSS basat en regles lingüístiques difuses. El coneixement expressat en aquest tipus de regles facilita que el metge sàpiga quines combindacions de les condicions són les poden provocar el risc de desenvolupar RD.
En aquest treball, proposo un mètode per reduir la incertesa en la classificació dels
pacients que utilitzen arbres de decisió difusos (FDT). A continuació es combinen diferents arbres, usant la tècnica de
Fuzzy Random Forest per millorar la qualitat de la predicció.
A continuació es proposen diverses tècniques d'agregació que millorin la fusió dels resultats que ens dóna
cadascun dels arbres FDT. Per millorar la decisió final dels nostres models, proposo tres mesures difuses que
s'utilitzen amb integrals de Choquet i Sugeno. La definició d’aquestes mesures difuses es basa en els valors de confiança de les regles. En particular, una d'elles és una mesura difusa que es troba en la qual
l'estructura jeràrquica de la FDT és explotada per trobar els valors de la mesura difusa.
El resultat final de la recerca feta ha donat lloc a un programari que es pot instal·lar en centres d’assistència primària i hospitals, i pot ser usat pels metges de capçalera per fer l'avaluació preventiva i el cribatge de la Retinopatia Diabètica.La retinopatía diabética (RD) es una enfermedad crónica. Es una de las principales complicaciones de
diabetes y una causa esencial de pérdida de visión entre las personas que padecen diabetes.
Los pacientes diabéticos deben ser examinados periódicamente para detectar signos de diabetes.
desarrollo de retinopatía en una etapa temprana. La detección temprana y frecuente disminuye
el riesgo de pérdida de visión y minimiza la carga en los centros de salud. El número
de pacientes diabéticos es enorme y está aumentando rápidamente, lo que lo hace difícil y
Consume recursos para realizar una evaluación anual para todos ellos.
El objetivo principal de esta tesis es construir un sistema de apoyo a la decisión clínica
(CDSS) basado en datos de registros de salud electrónicos (EHR). Este CDSS será utilizado
para estimar el riesgo de desarrollar RD.
En este tesis doctoral se estudian métodos de aprendizaje automático para construir un CDSS basado
en reglas lingüísticas difusas. El conocimiento expresado en este tipo de reglas facilita que el médico
pueda saber que combinaciones de las condiciones son las que pueden provocar el riesgo de desarrollar RD.
En este trabajo propongo un método para reducir la incertidumbre en la clasificación de los
pacientes que usan árboles de decisión difusos (FDT). A continuación se combinan diferentes árboles usando
la técnica de Fuzzy Random Forest para mejorar la calidad de la predicción.
Se proponen también varias políticas para fusionar los resultados de que nos da cada uno de los árboles (FDT).
Para mejorar la decisión final propongo tres medidas difusas que se usan con las integrales Choquet y Sugeno.
La definición de estas medidas difusas se basa en los valores de confianza de
las reglas. En particular, uno de ellos es una medida difusa descomponible en la que se usa
la estructura jerárquica del FDT para encontrar los valores de la medida difusa.
Como resultado final de la investigación se ha construido un software que puede instalarse en centros de atención médica y hospitales, i que puede ser usado por los médicos de cabecera para hacer la evaluación preventiva y
el cribado de la Retinopatía Diabética.Diabetic retinopathy (DR) is a chronic illness. It is one of the main complications of
diabetes, and an essential cause of vision loss among people suffering from diabetes.
Diabetic patients must be periodically screened in order to detect signs of diabetic
retinopathy development in an early stage. Early and frequent screening decreases
the risk of vision loss and minimizes the load on the health care centres. The number
of the diabetic patients is huge and rapidly increasing so that makes it hard and
resource-consuming to perform a yearly screening to all of them.
The main goal of this Ph.D. thesis is to build a clinical decision support system
(CDSS) based on electronic health record (EHR) data. This CDSS will be utilised
to estimate the risk of developing RD.
In this Ph.D. thesis, I focus on developing novel interpretable machine learning
systems. Fuzzy based systems with linguistic terms are going to be proposed. The
output of such systems makes the physician know what combinations of the features
that can cause the risk of developing DR.
In this work, I propose a method to reduce the uncertainty in classifying diabetic
patients using fuzzy decision trees. A Fuzzy Random forest (FRF) approach is
proposed as well to estimate the risk for developing DR.
Several policies are going to be proposed to merge the classification results
achieved by different Fuzzy Decision Trees (FDT) models to improve the quality of
the final decision of our models, I propose three fuzzy measures that are used with Choquet and Sugeno integrals.
The definition of these fuzzy measures is based on the confidence values of
the rules. In particular, one of them is a decomposable fuzzy measure in which the
hierarchical structure of the FDT is exploited to find the values of the fuzzy measure.
Out of this Ph.D. work, we have built a CDSS software that may be installed in the health care centres and hospitals
in order to evaluate and detect Diabetic Retinopathy at early stages
The Role of preferences in logic programming: nonmonotonic reasoning, user preferences, decision under uncertainty
Intelligent systems that assist users in fulfilling complex tasks need a concise and processable representation of incomplete and
uncertain information. In order to be able to choose among different options, these systems also need a compact and processable
representation of the concept of preference.
Preferences can provide an effective way to choose the best solutions to a given problem. These solutions can represent the most
plausible states of the world when we model incomplete information, the most satisfactory states of the world when we express
user preferences, or optimal decisions when we make decisions under uncertainty.
Several domains, such as, reasoning under incomplete and uncertain information, user preference modeling, and qualitative
decision making under uncertainty, have benefited from advances on preference representation. In the literature, several symbolic
approaches of nonclassical reasoning have been proposed. Among them, logic programming under answer set semantics offers a
good compromise between symbolic representation and computation of knowledge and several extensions for handling
preferences.
Nevertheless, there are still some open issues to be considered in logic programming. In nonmonotonic reasoning, first, most
approaches assume that exceptions to logic program rules are already specified. However, sometimes, it is possible to consider
implicit preferences based on the specificity of the rules to handle incomplete information. Secondly, the joint handling of
exceptions and uncertainty has received little attention: when information is uncertain, the selection of default rules can be a matter
of explicit preferences and uncertainty. In user preference modeling, although existing logic programming specifications allow to
express user preferences which depend both on incomplete and contextual information, in some applications, some preferences in
some context may be more important than others. Furthermore, more complex preference expressions need to be supported. In
qualitative decision making under uncertainty, existing logic programming-based methodologies for making decisions seem to lack
a satisfactory handling of preferences and uncertainty.
The aim of this dissertation is twofold: 1) to tackle the role played by preferences in logic programming from different perspectives,
and 2) to contribute to this novel field by proposing several frameworks and methods able to address the above issues. To this
end, we will first show how preferences can be used to select default rules in logic programs in an implicit and explicit way. In
particular, we propose (i) a method for selecting logic program rules based on specificity, and (ii) a framework for selecting
uncertain default rules based on explicit preferences and the certainty of the rules. Then, we will see how user preferences can be
modeled and processed in terms of a logic program (iii) in order to manage user profiles in a context-aware system and (iv) in order
to propose a framework for the specification of nested (non-flat) preference expressions. Finally, in the attempt to bridge the gap
between logic programming and qualitative decision under uncertainty, (v) we propose a classical- and a possibilistic-based logic
programming methodology to compute an optimal decision when uncertainty and preferences are matters of degrees.Els sistemes intel.ligents que assisteixen a usuaris en la realització de tasques complexes necessiten
una representació concisa i formal de la informació que permeti un raonament nomonòton
en condicions d’incertesa. Per a poder escollir entre les diferents opcions, aquests
sistemes solen necessitar una representació del concepte de preferència.
Les preferències poden proporcionar una manera efectiva de triar entre les millors solucions
a un problema. Aquestes solucions poden representar els estats del món més plausibles
quan es tracta de modelar informació incompleta, els estats del món més satisfactori
quan expressem preferències de l’usuari, o decisions òptimes quan estem parlant de presa
de decisió incorporant incertesa.
L’ús de les preferències ha beneficiat diferents dominis, com, el raonament en presència
d’informació incompleta i incerta, el modelat de preferències d’usuari, i la presa de decisió
sota incertesa. En la literatura, s’hi troben diferents aproximacions al raonament no clàssic
basades en una representació simbòlica de la informació. Entre elles, l’enfocament de programació
lògica, utilitzant la semàntica de answer set, ofereix una bona aproximació entre
representació i processament simbòlic del coneixement, i diferents extensions per gestionar
les preferències.
No obstant això, en programació lògica es poden identificar diferents problemes pel
que fa a la gestió de les preferències. Per exemple, en la majoria d’enfocaments de raonament
no-monòton s’assumeix que les excepcions a default rules d’un programa lògic ja
estan expressades. Però de vegades es poden considerar preferències implícites basades en
l’especificitat de les regles per gestionar la informació incompleta. A més, quan la informació
és també incerta, la selecció de default rules pot dependre de preferències explícites i de la
incertesa. En el modelatge de preferències del usuari, encara que els formalismes existents
basats en programació lògica permetin expressar preferències que depenen d’informació
contextual i incompleta, en algunes aplicacions, donat un context, algunes preferències
poden ser més importants que unes altres. Per tant, resulta d’interès un llenguatge que
permeti capturar preferències més complexes. En la presa de decisions sota incertesa, les
metodologies basades en programació lògica creades fins ara no ofereixen una solució del
tot satisfactòria pel que fa a la gestió de les preferències i la incertesa.
L’objectiu d’aquesta tesi és doble: 1) estudiar el paper de les preferències en la programació
lògica des de diferents perspectives, i 2) contribuir a aquesta jove àrea d’investigació
proposant diferents marcs teòrics i mètodes per abordar els problemes anteriorment citats.
Per a aquest propòsit veurem com les preferències es poden utilitzar de manera implícita i
explícita per a la selecció de default rules proposant: (i) un mètode basat en l’especificitat
de les regles, que permeti seleccionar regles en un programa lògic; (ii) un marc teòric per a
la selecció de default rules incertes basat en preferències explícites i la incertesa de les regles.
També veurem com les preferències de l’usuari poden ser modelades i processades usant
un enfocament de programació lògica (iii) que suporti la creació d’un mecanisme de gestió
dels perfils dels usuaris en un sistema amb reconeixement del context; (iv) que permeti
proposar un marc teòric capaç d’expressar preferències amb fòrmules imbricades. Per últim,
amb l’objectiu de disminuir la distància entre programació lògica i la presa de decisió
amb incertesa proposem (v) una metodologia basada en programació lògica clàssica i en
una extensió de la programació lògica que incorpora lògica possibilística per modelar un
problema de presa de decisions i per inferir una decisió òptima.Los sistemas inteligentes que asisten a usuarios en tareas complejas necesitan una representación
concisa y procesable de la información que permita un razonamiento nomonótono
e incierto. Para poder escoger entre las diferentes opciones, estos sistemas suelen
necesitar una representación del concepto de preferencia.
Las preferencias pueden proporcionar una manera efectiva para elegir entre las mejores
soluciones a un problema. Dichas soluciones pueden representar los estados del mundo
más plausibles cuando hablamos de representación de información incompleta, los estados
del mundo más satisfactorios cuando hablamos de preferencias del usuario, o decisiones
óptimas cuando estamos hablando de toma de decisión con incertidumbre.
El uso de las preferencias ha beneficiado diferentes dominios, como, razonamiento en
presencia de información incompleta e incierta, modelado de preferencias de usuario, y
toma de decisión con incertidumbre. En la literatura, distintos enfoques simbólicos de razonamiento
no clásico han sido creados. Entre ellos, la programación lógica con la semántica
de answer set ofrece un buen acercamiento entre representación y procesamiento simbólico
del conocimiento, y diferentes extensiones para manejar las preferencias.
Sin embargo, en programación lógica se pueden identificar diferentes problemas con
respecto al manejo de las preferencias. Por ejemplo, en la mayoría de enfoques de razonamiento
no-monótono se asume que las excepciones a default rules de un programa lógico
ya están expresadas. Pero, a veces se pueden considerar preferencias implícitas basadas en
la especificidad de las reglas para manejar la información incompleta. Además, cuando la
información es también incierta, la selección de default rules pueden depender de preferencias
explícitas y de la incertidumbre. En el modelado de preferencias, aunque los formalismos
existentes basados en programación lógica permitan expresar preferencias que
dependen de información contextual e incompleta, in algunas aplicaciones, algunas preferencias
en un contexto puede ser más importantes que otras. Por lo tanto, un lenguaje
que permita capturar preferencias más complejas es deseable. En la toma de decisiones con
incertidumbre, las metodologías basadas en programación lógica creadas hasta ahora no
ofrecen una solución del todo satisfactoria al manejo de las preferencias y la incertidumbre.
El objectivo de esta tesis es doble: 1) estudiar el rol de las preferencias en programación
lógica desde diferentes perspectivas, y 2) contribuir a esta joven área de investigación proponiendo
diferentes marcos teóricos y métodos para abordar los problemas anteriormente
citados. Para este propósito veremos como las preferencias pueden ser usadas de manera implícita y explícita para la selección de default rules proponiendo: (i) un método para
seleccionar reglas en un programa basado en la especificad de las reglas; (ii) un marco
teórico para la selección de default rules basado en preferencias explícitas y incertidumbre.
También veremos como las preferencias del usuario pueden ser modeladas y procesadas
usando un enfoque de programación lógica (iii) para crear un mecanismo de manejo de
los perfiles de los usuarios en un sistema con reconocimiento del contexto; (iv) para crear
un marco teórico capaz de expresar preferencias con formulas anidadas. Por último, con
el objetivo de disminuir la distancia entre programación lógica y la toma de decisión con
incertidumbre proponemos (v) una metodología para modelar un problema de toma de
decisiones y para inferir una decisión óptima usando un enfoque de programación lógica
clásica y uno de programación lógica extendida con lógica posibilística.Sistemi intelligenti, destinati a fornire supporto agli utenti in processi decisionali complessi,
richiedono una rappresentazione dell’informazione concisa, formale e che permetta
di ragionare in maniera non monotona e incerta. Per poter scegliere tra le diverse opzioni,
tali sistemi hanno bisogno di disporre di una rappresentazione del concetto di preferenza
altrettanto concisa e formale.
Le preferenze offrono una maniera efficace per scegliere le miglior soluzioni di un problema.
Tali soluzioni possono rappresentare gli stati del mondo più credibili quando si tratta
di ragionamento non monotono, gli stati del mondo più soddisfacenti quando si tratta delle
preferenze degli utenti, o le decisioni migliori quando prendiamo una decisione in condizioni
di incertezza.
Diversi domini come ad esempio il ragionamento non monotono e incerto, la strutturazione
del profilo utente, e i modelli di decisione in condizioni d’incertezza hanno tratto
beneficio dalla rappresentazione delle preferenze. Nella bibliografia disponibile si possono
incontrare diversi approcci simbolici al ragionamento non classico. Tra questi, la programmazione
logica con answer set semantics offre un buon compromesso tra rappresentazione
simbolica e processamento dell’informazione, e diversi estensioni per la gestione delle preferenze
sono state proposti in tal senso.
Nonostante ció, nella programmazione logica esistono ancora delle problematiche aperte.
Prima di tutto, nella maggior parte degli approcci al ragionamento non monotono, si suppone
che nel programma le eccezioni alle regole siano già specificate. Tuttavia, a volte per
trattare l’informazione incompleta è possibile prendere in considerazione preferenze implicite
basate sulla specificità delle regole. In secondo luogo, la gestione congiunta di eccezioni
e incertezza ha avuto scarsa attenzione: quando l’informazione è incerta, la scelta
di default rule può essere una questione di preferenze esplicite e d’incertezza allo stesso
tempo. Nella creazione di preferenze dell’utente, anche se le specifiche di programmazione
logica esistenti permettono di esprimere preferenze che dipendono sia da un’informazione
incompleta che da una contestuale, in alcune applicazioni talune preferenze possono essere
più importanti di altre, o espressioni più complesse devono essere supportate. In un processo
decisionale con incertezza, le metodologie basate sulla programmazione logica viste
sinora, non offrono una gestione soddisfacente delle preferenze e dell’incertezza.
Lo scopo di questa dissertazione è doppio: 1) chiarire il ruolo che le preferenze giocano
nella programmazione logica da diverse prospettive e 2) contribuire proponendo in questo nuovo settore di ricerca, diversi framework e metodi in grado di affrontare le citate
problematiche. Per prima cosa, dimostreremo come le preferenze possono essere usate per
selezionare default rule in un programma in maniera implicita ed esplicita. In particolare
proporremo: (i) un metodo per la selezione delle regole di un programma logico basato
sulla specificità dell’informazione; (ii) un framework per la selezione di default rule basato
sulle preferenze esplicite e sull’incertezza associata alle regole del programma. Poi, vedremo
come le preferenze degli utenti possono essere modellate attraverso un programma
logico, (iii) per creare il profilo dell’utente in un sistema context-aware, e (iv) per proporre
un framework che supporti la definizione di preferenze complesse. Infine, per colmare le
lacune in programmazione logica applicata a un processo di decisione con incertezza (v)
proporremo una metodologia basata sulla programmazione logica classica e una metodologia
basata su un’estensione della programmazione logica con logica possibilistica
- …