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RNTI

MODULAD
Une approche de réduction de dimensionnalité pour l'agrégation de préférences qualitatives
In EGC 2016, vol. RNTI-E-30, pp.345-350
Résumé
Nous présentons une méthode de réduction de dimensionnalité pour
des données de préférences multicritères lorsque l'espace des évaluations est
un treillis distributif borné. Cette méthode vise à réduire la complexité des
procédures d'apprentissage d'un modèle d'agrégation sur des données qualitatives.
Ainsi nous considérons comme modèle d'agrégation l'intégrale de Sugeno.
L'apprentissage d'un tel modèle à partir de données empiriques est un
problème d'optimisation à 2n paramètres (où n est le nombre de critères considérés).
La méthode de réduction que nous proposons s'appuie sur l'observation
de certaines relations entre les éléments de ces données, et nous donnons des
premiers résultats d'applications.