不確実な情報を用いた多基準意思決定のモデル化に関する研究 確率的ルールを使用して

意思決定プロセスはしばしば不確実性に対処する必要があり、これは伝統的に確率モデルを通じて取り組まれています。しかし、実際のシナリオでは、確率を信頼性を持って評価することは困難な場合があり、意思決定者の間で確率情報に対するさまざまな認識があることがさらにこの問題を複雑にします。この変動性に対処し、不確実性に関する多様な好みを考慮に入れるために、確率的抽象意思決定フレームワーク（PADF）を導入します。PADFは、楽観的、悲観的、ラプラス的な視点を含む異なる意思決定基準を通じて推論するための構造化されたアプローチを提供し、それぞれが不確実性に対する異なる認識に合わせられています。PADFがこれらの基準に沿った最適な意思決定の計算を促進する方法を、確率ルールを利用して示します。さらに、PADFに特有の広範な探索空間を navigするために適切な独立仮定を活用し、これらのルールの計算効率を最適化するための戦略を提示します。これらの貢献を通じて、私たちのフレームワークは不確実性下での意思決定の複雑さを効果的にナビゲートするための堅牢で適応可能なツールを提供します。