Elicitation des Préférences pour des Modèles d'Agrégation basés sur des Points de référence : Algorithmes et Procédures

Preference Elicitation for Aggregation Models based on Reference Points : Algorithms and Procedures

• Auteur / Autrice : Jun Zheng
• Direction : Vincent Mousseau
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génie industriel
• Date : Soutenance le 14/06/2012
• Etablissement(s) : Châtenay-Malabry, Ecole centrale de Paris
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Châtenay-Malabry, Hauts de Seine)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire génie industriel (Gif-sur-Yvette, Essonne)
• Jury : Président / Présidente : Chengbin Chu
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Vincent Mousseau, Roman Slowinski, Alexis Tsoukiàs, Marc Pirlot, Ahti Salo
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Roman Slowinski, Alexis Tsoukiàs

Mots clés

Mots clés contrôlés

Systèmes d'aide à la décision

Prise de décision

Mots clés libres

Aide Multicritère à la Décision

Elicitation des préférences

Points de références

Multiple Criteria Decision Aid

Preference elicitation

Reference points

Résumé

L’Aide Multicritère à la Décision (AMCD) vise à aider un décideur (DM) confronté à un problème de décision impliquant plusieurs objectifs contradictoires. Les préférences du DM jouent un rôle important au sein du processus d'aide à la décision, puisque les recommandations ne sont pertinentes et acceptables que si le système de valeurs du DM est pris en considération. Un outil d'élicitation des préférences est donc nécessaire pour aider l'analyste à intégrer les préférences du DM de façon appropriée dans les modèles de décision. Nous sommes intéressés par le développement d’outils d'élicitation des préférences pour deux modèles d'agrégation basés sur des points de référence à savoir Electre Tri et une méthode de Rangement basé sur des Points de Référence multiples (RPM). Tout d'abord, nous considérons Electre Tri en utilisant la règle d’affectation optimiste. Nous proposons un outil d'élicitation des préférences, qui infère les paramètres de préférence de ce modèle à partir d’exemples d’affectation du DM, et analyse également la robustesse des affectations résultant de la nature imprécise de l'information préférentiel. En second lieu, un outil d'élicitation des préférences est développé pour le problème de sélection de portefeuille formulée comme des problèmes de tri contraint en utilisant Electre Tri. Les préférences du DM à la fois au niveau individuel et au niveau du portefeuille sont considérés pour infère le modèle Electre Tri. Le modèle élicité évalue intrinsèquement les individus et sélectionne simultanément un portefeuille satisfaisant comme un groupe. Troisièmement, nous nous intéressons à l’élicitation des préférences pour le modèle RPM, qui détermine un pré-ordre comparant des alternatives avec des points de référence. Nous proposons un outil qui infère un modèle RPM parcimonieux à partir de comparaisons par paires du DM. Enfin, trois web services implémentent des outils d'élicitation des préférences pour Electre Tri et ont été intégrées au logiciel de Decision Deck. Les outils d’élicitation des préférences proposés consistent en des algorithmes qui résolvent des programmes linéaires en nombres mixtes. Des expériences numériques approfondies ont été réalisées pour étudier la performance et le comportement des outils d'élicitation proposées. Ces expériences éclairent sur l’applicabilité pratique de ces outils. De plus, les outils ont été appliqués avec succès à trois cas.

Multiple Criteria Decision Aid (MCDA) aims at supporting decision makers (DM) facing decisions involving several conflicting objectives. DM's preferences play a key role in the decision aiding process, since the recommendations are meaningful and acceptable only if the DM's values are taken into consideration. A preference elicitation tool is therefore necessary to help the analyst to incorporate appropriately the DM's preferences in the decision models. We are interested in developing preference elicitation tools for two aggregation models based on reference points, namely Electre Tri and a new Ranking method based on Multiple reference Points (RMP). Firstly, we consider Electre Tri using the optimistic assignment rule. We propose a preference elicitation tool which elicits the preference parameters of the model from assignment examples provided by the DM, and also analyzes the robustness of the assignments related to the imprecise nature of the preference information. Secondly, a preference elicitation tool is developed for portfolio selection problems. These problems are formulated as constrained sorting problems using Electre Tri. The DM's preferences both at the individual and portfolio level are considered to elicit the Electre Tri model. The elicited model evaluates intrinsically the individuals and simultaneously selects a satisfactory portfolio as a group. Thirdly, we are interested in preference elicitation for RMP model, which determines a weak order by comparing alternatives with reference points. A preference elicitation tool is provided which infers a parsimonious RMP model from the DM's pairwise comparisons. Lastly, three web services implementing the preference elicitation tools for Electre Tri have been developed and integrated to Decision Deck software. The proposed preference elicitation tools consist of algorithms solving mixed integer programs. Extensive numerical experiments have been performed to study the performance and behavior of the proposed elicitation tools to give insights into their applicability in practice. Moreover, the tools have been successfully applied to three real-world cases.