Graphical preference representation under a possibilistic framework

La modélisation structurée de préférences, fondée sur les notions d'indépendance préférentielle, a un potentiel énorme pour fournir des approches efficaces pour la représentation et le raisonnement sur les préférences des décideurs dans les applications de la vie réelle. Cette thèse soulève la question de la représentation des préférences par une structure graphique. Nous proposons une nouvelle lecture de réseaux possibilistes, que nous appelons p-pref nets, où les degrés de possibilité représentent des degrés de satisfaction. L'approche utilise des poids de possibilité non instanciés (appelés poids symboliques), pour définir les tables de préférences conditionnelles. Ces tables donnent naissance à des vecteurs de poids symboliques qui codent les préférences qui sont satisfaites et celles qui sont violées dans un contexte donné. Nous nous concentrons ensuite sur les aspects théoriques de la manipulation de ces vecteurs. En effet, la comparaison de ces vecteurs peut s'appuyer sur différentes méthodes: celles induites par la règle de chaînage basée sur le produit ou celle basée sur le minimum que sous-tend le réseau possibiliste, les raffinements du minimum le discrimin, ou leximin, ainsi que l'ordre Pareto, et le Pareto symétrique qui le raffine. Nous prouvons que la comparaison par produit correspond exactement au celle du Pareto symétrique et nous nous concentrons sur les avantages de ce dernier par rapport aux autres méthodes. En outre, nous montrons que l'ordre du produit est consistant avec celui obtenu en comparant des ensembles de préférences satisfaites des tables. L'image est complétée par la proposition des algorithmes d'optimisation et de dominance pour les p-pref nets. Dans ce travail, nous discutons divers outils graphiques pour la représentation des préférences. Nous nous focalisons en particulier sur les CP-nets car ils partagent la même structure graphique que les p-pref nets et sont basés sur la même nature de préférences. Nous prouvons que les ordres induits par les CP-nets ne peuvent pas contredire ceux des p-pref nets et nous avons fixé les contraintes nécessaires pour raffiner les ordres des p-pref nets afin de capturer les contraintes Ceteris Paribus des CP-nets. Cela indique que les CP-nets représentent potentiellement une sous-classe des p-pref nets avec des contraintes. Ensuite, nous fournissons une comparaison approfondie entre les différents modèles graphiques qualitatifs et quantitatifs, et les p-pref nets. Nous en déduisons que ces derniers peuvent être placés à mi- chemin entre les modèles qualitatifs et les modèles quantitatifs puisqu'ils ne nécessitent pas une instanciation complète des poids symboliques alors que des informations supplémentaires sur l'importance des poids peuvent être prises en compte. La dernière partie de ce travail est consacrée à l'extension du modèle proposé pour représenter les préférences de plusieurs agents. Dans un premier temps, nous proposons l'utilisation de réseaux possibilistes où les préférences sont de type tout ou rien et nous définissons le conditionnement dans le cas de distributions booléennes. Nous montrons par ailleurs que ces réseaux multi-agents ont une contrepartie logique utile pour vérifier la cohérence des agents. Nous expliquons les étapes principales pour transformer ces réseaux en format logique. Enfin, nous décrivons une extension pour représenter des préférences nuancées et fournissons des algorithmes pour les requêtes d'optimisation et de dominance.Structured modeling of preference statements, grounded in the notions of preferential independence, has tremendous potential to provide efficient approaches for modeling and reasoning about decision maker preferences in real-life applications. This thesis raises the question of representing preferences through a graphical structure. We propose a new reading of possibilistic networks, that we call p-pref nets, where possibility weights represent satisfaction degrees. The approach uses non-instantiated possibility weights, which we call symbolic weights, to define conditional preference tables. These conditional preference tables give birth to vectors of symbolic weights that reflect the preferences that are satisfied and those that are violated in a considered situation. We then focus on the theoretical aspects of handling of these vectors. Indeed, the comparison of such vectors may rely on different orderings: the ones induced by the product-based, or the minimum based chain rule underlying the possibilistic network, the discrimin, or leximin refinements of the minimum- based ordering, as well as Pareto ordering, and the symmetric Pareto ordering that refines it. We prove that the product-based comparison corresponds exactly to symmetric Pareto and we focus on its assets compared to the other ordering methods. Besides, we show that productbased ordering is consistent with the ordering obtained by comparing sets of satisfied preference tables. The picture is then completed by the proposition of algorithms for handling optimization and dominance queries. In this work we discuss various graphical tools for preference representation. We shed light particularly on CP-nets since they share the same graphical structure as p-pref nets and are based on the same preference statements. We prove that the CP-net orderings cannot contradict those of the p-pref nets and we found suitable additional constraints to refine p-pref net orderings in order to capture Ceteris Paribus constraints of CP-nets. This indicates that CP-nets potentially represent a subclass of p-pref nets with constraints. Finally, we provide an thorough comparison between the different qualitative and quantitative graphical models and p-pref nets. We deduce that the latter can be positioned halfway between qualitative and quantitative models since they do not need a full instantiation of the symbolic weights while additional information about the relative strengths of these weights can be taken into account. The last part of this work is dedicated to extent the proposed model to represent multiple agents preferences. As a first step, we propose the use of possibilistic networks for representing all or nothing multiple agents preferences and define conditioning in the case of Boolean possibilities. These multiple agents networks have a logical counterpart helpful for checking agents consistency. We explain the main steps for transforming multiple agents networks into logical format. Finally, we outline an extension with priority levels of these networks and provide algorithms for handling optimization and dominance queries

Possibilistic Conditional Preference Networks

International audienceThe paper discusses the use of product-based possibilistic networks for representing conditional preference statements on discrete variables. The approach uses non-instantiated possibility weights to define conditional preference tables. Moreover, additional information about the relative strengths of symbolic weights can be taken into account. It yields a partial preference order among possible choices corresponding to a symmetric form of Pareto ordering. In the case of Boolean variables, this partial ordering coincides with the inclusion between the sets of preference statements that are violated. Furthermore, this graphical model has two logical counterparts in terms of possibilistic logic and penalty logic. The flexibility and the representational power of the approach are stressed. Besides, algorithms for handling optimization and dominance queries are provided

Représentation graphique de préférences multiagents

Cet article propose une représentation graphique de préférences multi-agents, basée sur la th´eorie des possibilités. C’est une contrepartie graphique de la logique possibiliste multi-agents. Nous proposons d’abord une représentation graphique où les préférences des agents sont tout ou rien : soit chaque ensemble d’agents accepte totalement le choix, soit il le rejette. Cette représentation est ensuite étendue à des préférences nuancées. Dans cet article, nous examinons les propriétés de base des modèles proposés et leurs algorithmes associés. Nous montrons aussi comment à partir de ces réseaux, construire des réseaux relatifs à des sous-ensembles d’agents

Possibilistic preference networks

International audienceThis paper studies the use of product-based possibilistic networks for representing preferences in multidimensional decision problems. This approach uses symbolic possibility weights and defines a partial preference order among solutions to a set of conditional preference statements on the domains of discrete decision variables. In the case of Boolean decision variables, this partial ordering is shown to be consistent with the preference ordering induced by the ceteris paribus assumption adopted in CP-nets. Namely, by completing the possibilistic net ordering with suitable constraints between products of symbolic weights, all CP-net preferences can be recovered. Computing procedures for comparing solutions are provided. The flexibility and representational power of the approach is stressed

Graphical Representations of Multiple Agent Preferences

National audienceA multiple-agent logic, which associates subsets of agents to logical formulas, has been recently proposed. The paper presents a graphical counterpart of this logic, based on a multiple agent version of possibilistic conditioning, and applies it to preference modeling. First, preferences of agents are supposed to be all or nothing. We discuss how one can move from the network to the logic representation and vice-versa. The new representation enables us to focus on networks associated to subsets of agents, and to identify inconsistent agents, or conflicting subsets of agents. The question of optimization and dominance queries is discussed. Finally, the paper outlines an extension where gradual preferences are handled

Expressivity of Possibilistic Preference Networks with Constraints

International audienceAmong several graphical models for preferences, CP-nets are often used for learning and representation purposes. They rely on a simple preference independence property known as the ceteris paribus independence. Our paper uses a recent symbolic graphical model, based on possibilistic networks, that induces a preference ordering on configurations consistent with the ordering induced by CP-nets. Ceteris paribus preferences in the latter can be retrieved by adding suitable constraints between products of symbolic weights. This connection between possibilistic networks and CP-nets allows for an extension of the expressive power of the latter while maintaining its qualitative nature. Elicitation complexity is thus kept stable, while the complexity of dominance and optimization queries is cut down

High body mass index is an independent predictor of differentiation syndrome in patients with acute promyelocytic leukemia

International audienceIncreased BMI has been correlated to an increased incidence of APL, but not to the occurrence of differentiation syndrome (DS) in APL. We consecutively treated 39 APL patients with ATRA and idarubicin ( according to PETHEMA regimen). Median age was 26 years. Forty-one percent patients were classified as intermediate risk, and 59% as high risk according to Sanz's score. Thirty-three patients (85%) reached CR. Eleven of the 36 patients evaluable for DS (30.5%) developed this syndrome (severe in 7 cases, moderate in 4, and fatal in 3 cases) within a median of 12 days (range 3-23) of ATRA onset. Six of the 9 (66.6%) patients with BMI >= 30 developed DS vs. 5 of 27 (18.5%) with BMI= 40 year (p = 0.033), baseline WBC >= 20 x 10(9)/l (p = 0.003), and creatinine > 1.4 mg/dl (p = 0.009). In multivariate analysis, BMI >= 30 remained an independent predictor of DS in addition to baseline WBC >= 20 x 10(9)/l. (C) 2009 Elsevier Ltd. All rights reserved