An early guidance system for a general knowledge-based aiding framework using probabilistic interventions

International audienceA common decision problem repeats a lot of time with the same kind of alternatives and the same set of criteria, but with a different decision case in each occurrence. The objective of early guidance in this kind of problem is to facilitate the selection of a subset of satisfactory alternatives for each new decision case, without asking the user any knowledge of the problem. This article proposes an early guidance system based on a model of knowledge of the common decision problem. It first presents the construction of a Bayesian network for a common decision problem to embed the knowledge in the aiding framework. Second, the concept of intervention proposed by Pearl is extended to prob-abilistic interventions for a single variable and for a set of variables. Finally the early guidance procedure is presented on the basis of the Bayesian network and using a proba-bilistic intervention to set a decision case even though it is partially observed.Un problème de décision courant se répète de nom-breuses fois, avec le même type d'alternatives et le même ensemble de critères, mais avec une situation de décision différente à chaque occurence du problème. Dans ce type de problème, le conseil en amont vise à faciliter la sélec-tion d'un sous ensemble d'alternatives satisfaisantes pour le cas de décision considéré, sans demander à l'utilisateur d'avoir des connaissances sur le problème. Cet article propose un système de conseil en amont basé sur un modèle de connaissances du problème de décision courant. Pour commencer, l'article présente la construction d'un réseau bayésien pour embarquer la connaissance dans le système. Ensuite, le concept d'intervention dans un réseau bayésien proposé par Pearl est étendu aux interventions probabilistes pour des variables simples et des ensembles de variables. Enfin, la procédure de conseil en amont pour un problème de décision courant est présentée, sur la base du modèle de connaissance et en utilisant les interventions probabilistes pour fixer l'écosystème de la personne, même lorsque le cas de décision n'est que partiellement observé

Réseau bayésien d’un critère de décision dans un problème de décision répété et multicritères

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A model based on influence diagrams for multi-criteria decision making

International audienceIn this paper, we focus on multi-criteria decision-making problems. We propose a model based on influence diagrams; this model is able to handle uncertainty, represent interdependencies among the different decision variables and facilitate communication between the decision-maker and the analyst. The particular structure of the proposed model makes it possible to take into account the alternatives described by an attribute set, the decision-maker's characteristics and preferences, and other information (e.g., internal or external factors) that influence the decision. Modeling the decision problem in terms of influence diagrams requires a lot of work to gather expert knowledge. However, once the model is built, it can be easily and efficiently used for different instances of the decision problem. In fact, using our model simply requires entering some basic information, such as the values of internal or external factors and the decision-maker's characteristics. Our model also defines the importance of each criterion in terms of what is known about the decision maker, the quality index and the utility of each alternative

Modélisation d'un problème de choix multicritères par un réseau bayésien : application au choix d'un Fauteuil Roulant

Une version longue de cet article a été soumise (et refusée) à RIA en dec 2009

RÉSEAUX BAYÉSIENS ET MODÈLES PROBABILISTES

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RÉSEAUX BAYÉSIENS ET MODÈLES PROBABILISTES

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A Bayesian network for recurrent multi-criteria and multi-attribute decision problems: Choosing a manual wheelchair

IF=2.203International audienceThis paper discusses recurrent multi-criteria, multi-attribute decision problems. Because of the possibility of decision-maker ignorance or low decision-maker involvement the decision problem structuring is done once for all by a group of experts and does not involve the implication of the decision makers. We propose an original model based on Bayesian networks, which provides a decision process that helps the decision-maker to select an appropriate alternative among a set of alternatives, taking into account multiple criteria that are often conflicting. Our model makes it possible to represent in the same model the decision case (i.e., the decision-maker characteristics, contextual characteristics, their needs and preferences), the set of alternatives with the different attributes, and the choice criteria. The model allows us to compute the value of three essential elements: the importance of each criterion, which is based on the decision-case characteristics; each criterion’s evaluation index in terms of the alternative; and each criterion’s satisfaction index. The recurrent problem of choosing a manual wheelchair (MWC) illustrates the construction and use of our model.Highlights► We propose a Bayesian network model for recurrent multi criteria decision problems, such as choosing a manual wheelchair. ► Our model provides a list of probabilistic recommendations for the attributes of the alternatives. ► Our model does not require any preference information, because of the wide variety of decision-makers due to recurrent problems. ► Our model integrates the personal characteristics and the decisional contex

Sur l'utilisation active de la diversité dans la construction d'ensembles classifieurs (application à la détection de fumées nocives sur site industriel)

L'influence de la diversité lors de la construction d'ensembles de classifieurs soulève de nombreuses discussions en Apprentissage Automatique. L une des méthodes pour construire un ensemble de classifieurs, suit le paradigme Surproduction et Sélection et consiste à sélectionner certains membres d un ensemble de classifieurs selon des critères prédéfinis. Les travaux présentés dans cette thèse ont pour objectif d'étudier le compromis entre la précision et la diversité qui caraCtérisent les ensembles de classifieurs. Nous présentons différents algorithmes d'apprentissage ainsi que les méthodes ensemblistes les plus fréquemment citées dans la littérature. Nous définissons ensuite le concept de diversité dans les ensembles de classifieurs ainsi que les différentes méthodes permettant de l'exploiter lors de la création de l'ensemble. Nous proposons un algorithme génétique que nous comparons avec différentes heuristiques de sélection de classifieurs proposées dans la littérature pour construire un ensemble selon le paradigme Surproduction et Sélection. Nous appliquons nos travaux de recherche au développement d'un système de classification supervisée pour le contrôle de la pollution atmosphérique sur des sites industriels. Ce système est basé sur l'analyse par traitement d'image concernant des situations à risque enregistrées à l'aide de caméras. Son principal objectif est de détecter des fumées nocives émises par des usines sidérurgiques ou pétrochimiques.Discussions about the influence of diversity when designing Multiple Classifier Systems is an active topic in Machine Learning. One possible way of considering the design of Multiple Classifier Systems is to select the ensemble members from a large pool of classifiers focusing on predefined criteria, which is known as the Overproduce and Choose paradigm. The objective of this PhD Thesis is to study the trade-off between accuracy and diversity which exists in multiple classifier systems. We review some well known Machine Learning algorithms and ensemble learning techniques from the literature and we present in details the concept of diversity and the way it is used by certain ensemble learning algorithms. We propose a genetic heuristic to design multiple classifier systems by controlling the trade-off between diversity and accuracy when selecting individual classifiers. We compare the proposed genetic selection with several heuristics described in the literature to build multiple classifier systems under the Overproduce and Choose paradigm. The application of our research work concerns the development of a supervised classification system to control atmospheric pollution around industrial complexes. This system is based on the analysis of visual scenes recorded by cameras and aims at detecting dangerous smoke trails rejected by steelworks or chemical factories.VALENCIENNES-BU Sciences Lettres (596062101) / SudocSudocFranceF