Depending on the amount of data to process, file generation may take longer.

If it takes too long to generate, you can limit the data by, for example, reducing the range of years.

Dissertation

Download BibTeX

Title

Experimental analysis of the properties of models and decision support methods in the context of the use of holistic preferences

Authors

[ 1 ] Wydział Informatyki i Telekomunikacji, Politechnika Poznańska | [ SzD ] doctoral school student

Promoter

[ 1 ] Instytut Informatyki, Wydział Informatyki i Telekomunikacji, Politechnika Poznańska | [ P ] employee

Reviewers

Title variant

PL Eksperymentalna analiza własności modeli i metod wspomagania decyzji w kontekście wykorzystania holistycznych preferencji

Language

english

Keywords
EN
  • multi-criteria decision aiding
  • holistic preferences
  • preference disaggregation
  • univocal recommendations
  • decision support
PL
  • wielokryterialne wspomaganie decyzji
  • holistyczne preferencje
  • dezagregacja preferencji
  • jednoznaczne rekomendacje
  • wspomaganie decyzji
Abstract

EN Over the years, the development and growing popularity of the field of Multi-Criteria Decision Aiding has brought many models and algorithms capable of solving various decision problems. Due to the lack of their comprehensive comparison, the difficulty of selecting the appropriate approach for the considered problem has also increased. Facilitating this process, which can be beneficial to both decision-makers and analysts, and enriching the literature on the subject has become the main goal of this dissertation. As part of the research, several comparative analyses of methods and models were conducted, followed by conclusions and formulation of guidelines for selecting the appropriate approach. Moreover, new algorithms and models based on stochastic analysis were proposed, along with quality measures to assess the quality, robustness, and expressiveness of the approaches. Lastly, an approach to the preference learning problem using nature-inspired optimization algorithms was proposed.

PL Z biegiem lat rozwój i rosnąca popularność dziedziny wielokryterialnego wspomagania decyzji doprowadziły do powstania wielu modeli i algorytmów pozwalających na rozwiązanie różnych problemów decyzyjnych. Ze względu na brak ich kompleksowego porównania, jednocześnie wzrosła trudność wyboru odpowiedniego podejścia do rozpatrywanego problemu. Ułatwienie tego procesu, które może być korzystne zarówno dla decydentów, jak i analityków, a także wzbogacenie literatury przedmiotu stało się głównym celem niniejszej rozprawy. W ramach badań wykonano szereg analiz porównawczych metod i modeli, a następnie wyciągnięto wnioski i sformułowano wskazówki ułatwiające wybór odpowiedniego podejścia. Zaproponowano także nowe algorytmy i modele oparte na wynikach analiz stochastycznych, wraz z miarami umożliwiającymi ocenę jakości, odporności i ekspresywności podejść. Ponadto, zaproponowano podejście do problemu uczenia się preferencji z wykorzystaniem algorytmów optymalizacji inspirowanych naturą.

Number of pages

230

Scientific discipline (Law 2.0)

information and communication technology

Full text of dissertation

Download file

Access level to full text

public

First review

Bogumił Kamiński

Date

20.01.2025

Language

polish

Review text

Download file

Access level to review text

public

Second review

Konrad Kułakowski

Date

14.01.2025

Language

polish

Review text

Download file

Access level to review text

public

Third review

Jarosław Wątróbski

Place

Szczecin, Polska

Date

12.01.2025

Language

polish

Review text

Download file

Access level to review text

public

Dissertation status

dissertation before defense

Place of defense

Poznań, Polska

Date of defense

12.05.2025

This website uses cookies to remember the authenticated session of the user. For more information, read about Cookies and Privacy Policy.