Fusion majoritaire de bases de croyances ordonnées sans commensurabilité des échelles de référence

International audienceLa fusion de croyances provenant de différentes sources potentiellement contradictoires est un domaine de recherche qui a été très étudié ces dernières années. Cependant, les méthodes de fusion actuellement proposées se basent sur l'hypothèse implicite suivante : les échelles de référence des différentes sources doivent être commensurables. Or cette hypothèse peut se révéler beaucoup trop forte si l'on considère des sources réellement hétérogènes. Nous proposons dans cet article d'adapter un opérateur de fusion majoritaire afin de traiter la fusion des bases de croyances supposées incommensurables. Pour cela, nous nous basons sur le concept d'échelles compatibles et nous montrons que cet opérateur est équivalent à un critère de Pareto. Enfin nous montrons comment le fait de considérer un ensemble fini d'échelles compatibles permet à cet opérateur de respecter le postulat de majorité

Analyse du comportement d'opérateurs de fusion basés sur la somme : du cadre commensurable au cadre incommensurable

National audienceDifferent methods have been proposed in the literature for merging multiple and potentially conflicting informations. Sum-based operators offer a natural method for merging commensurable prioritized belief bases. Their popularity is due to the fact that they satisfy the majority property and they adopt a non cautious attitude in deriving plausible conclusions. This paper analyses the sum-based merging operator when sources to merge are incommensurable, namely they do not share the same meaning of uncertainty scales. We first show that the obtained merging operator can be equivalently characterized either in terms of an infinite set of compatible scales, or by a well-known Pareto ordering on a set of models. We then study different families of compatible scales useful for merging process. This paper also provides a postulates-based analysis of our merging operators

An Analysis of Sum-Based Incommensurable Belief Base Merging

International audienceDifferent methods have been proposed for merging multiple and potentially conflicting informations. Sum-based operators offer a natural method for merging commensurable prioritized belief bases. Their popularity is due to the fact that they satisfy the majority property and they adopt a non cautious attitude in deriving plausible conclusions. This paper analyses the sum-based merging operator when sources to merge are incommensurable, namely they do not share the same meaning of uncertainty scales. We first show that the obtained merging operator can be equivalently characterized either in terms of an infinite set of compatible scales, or by a well-known Pareto ordering on a set of models. We then study different families of compatible scales useful for merging process. This paper also provides a postulates-based analysis of our merging operators

Incommensurable ranked belief bases merging

Le problème de fusion d’informations survient dès qu’il faut prendre en compte des bases de données distribuées, des systèmes multi-agents ou des informations distribuées en général. La plupart des approches de fusion proposées dans la littérature reposent sur des opérateurs d'agrégation : ceux-ci combinent les degrés de cohérence des différentes interprétations vis-à-vis des sources à fusionner, eux-même fortement dépendants des poids que ces sources accordent à leurs propres croyances. Mais lorsque les sources ne partagent pas une signification commune des poids qu'elles utilisent, quel sens cela a-t-il de comparer ou d'agréger ces mêmes poids ? Ainsi, nous étudions dans cette thèse différentes approches de fusion de croyances en l'absence de commensurabilité des échelles utilisées. Nous proposons tout d'abord une première méthode, reposant sur la notion d'échelle compatible, que nous appliquons à des opérateurs basés sur la somme et sur le maximum. Les opérateurs résultants peuvent être caractérisés au moyen d’un ensemble infini d’échelles compatibles, mais également au moyen de relations de type Pareto sur l’ensemble des mondes possibles. Puis nous étudions plus particulièrement certaines familles d’échelles compatibles afin de caractériser des opérateurs moins prudents et prenant en compte l'intensité des poids. Nous fournissons une analyse complète de la production des inférences et de la rationalité des opérateurs de fusion définis. En particulier, nous proposons la notion de consensus, souhaitable en l'absence de l'hypothèse de commensurabilité et vérifiée par la plupart de nos opérateurs.The problem of merging multiple-source information is crucial for many applications, in particular when one requires to take into account several potentially conflicting pieces of information, such as distributed databases frameworks, multi-agent systems, or distributed information in general. The relevant pieces of information are provided by different sources and all existing pieces of information have to be confronted to obtain a global and coherent point of view. This problem is well-known as the data fusion problem. Most of existing merging methods are based on the following assumption: ranks associated with beliefs are commensurable from one source to another. This commensurability assumption can be too strong for several applications: comparing or combining ranks does not make sense if sources do not share the same meaning of scales. This thesis proposes different solutions to the problem of incommensurability for ranked beliefs merging. Our first main contribution consists of proposing a natural way to restore commensurability relying on the notion of compatible scales. The second one directly defines a partial pre-order between interpretations in a way similar to the one based on the Pareto criterion. Moreover, this thesis introduces several inference relations based on some selection functions of compatible scales. We analyze the impact of these selection functions on the satisfaction of rational postulates, and on the prudence of merging operators. In particular we introduce a stronger version of the fairness postulate, called the consensus postulate. We show that most of our defined merging operators constitute consensual approaches

Logique Possibiliste à Intervalles

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Merging Interval-Based Possibilistic Belief Bases

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A Max-based Merging of Incommensurable Ranked Belief Bases Based on Finite Scales

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Un logiciel permettant d'apprendre des règles et leurs exceptions : Area

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An Egalitarist Fusion of Incommensurable Ranked Belief Bases under Constraints

In the last decade, several approaches have been proposed for merging multiple and potentially conflicting pieces of information. Egalitarist fusion modes privilege solutions that minimize the (local) dissatisfaction of each agent (source, expert) who is involved in the fusion process. This paper proposes useful strategies for an egalitarist fusion of incommensurable ranked belief bases under constraints. We show that the fusion process can equivalently be characterized either by means of the notion of compatible ranked bases, or by means of a Pareto-like ordering on the set of possible solutions. Lastly, rational postulates for our merging operator are studied