University of Jyväskylä | JYX Digital Repository

  • English  | Give feedback |
    • suomi
    • English
 
  • Login
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
View Item 
  • JYX
  • Opinnäytteet
  • Väitöskirjat
  • View Item
JYX > Opinnäytteet > Väitöskirjat > View Item

Solving classification problems with multicriteria decision aiding approaches

Thumbnail
View/Open
997.7Kb

Downloads:  
Show download detailsHide download details  
Published in
Jyväskylä studies in computing
Authors
Yevseyeva, Iryna
Date
2007
Discipline
Tietotekniikka

 
Iryna Yevseyevan väitöskirjan aiheena on päätöksentekijän avustaminen hänen ratkaistessaan vaativia ja monimutkaisia luokittelutehtäviä. Tällaisia tehtäviä esiintyy erityyppisessä diagnostiikassa, esimerkiksi lääketieteen alalla lääkärin diagnosoidessa potilasta, tekniikan alalla insinöörin määrittäessä koneen rikkoutumisen syytä tai talouden alalla sijoittajan arvioidessa riskejä ennen sijoituspäätöstä.Yevseyevan tutkimat ja kehittämät menetelmät ovat avuksi silloin, kun luokittelupäätökset ovat riippuvaisia päätöksentekijän subjektiivisesta tietämyksestä, intuitiosta ja mieltymyksistä. Esitetyt menetelmät mahdollistavat ongelmakentän määrittelyn ja formalisoinnin, ja lisäksi ne tarjoavat tukea päätöksentekijälle.Yevseyeva esittää työssään strukturoidun katsauksen nykyisiin päätöksentekoa avustaviin luokittelupohjaisiin menetelmiin. Perinteiset päätöksenteon apuvälineet vaativat päätöksentekijää antamaan tietoja, joiden avulla voidaan säätää määrätyn matemaattisen mallin parametreja.Yevseyevan kehittämät menetelmät pyrkivät vähentämään päätöksentekijän kognitiivista kuormaa ja yksinkertaistamaan päätöksentekoprosessia. Kehitetyt menetelmät joko pyytävät päätöksentekijältä joitakin esimerkkejä hänen aiemmin tekemistään luokitteluista, tai vaihtoehtoisesti menetelmä pyytää päätöksentekijää luokittelemaan muutamia valikoituja objekteja. Tätä tietoa hyödyntäen menetelmä voi suorittaa itse luokittelun.Uusien menetelmien lisäksi Yevseyeva toteutti myös muita päätöksenteon tukimenetelmiä. Toista uusista menetelmistä sovellettiin neuropsykologisessa diagnostiikassa, erityisesti ADHD-tapausten diagnosoinnissa. ...
 
In classification problems with decisions highly dependent on subjective information and preferences of a particular decision maker, the multiple criteria decision aiding approaches can be applied. The decision aiding aspect of these techniques allows providing a significant help for the decision maker by defining the problem, formalizing it, and suggesting supportive methods. In this work, we are motivated by the idea of structuring the field of classification based on multicriteria decision aiding approaches. We present a comprehensive state-of-the-art survey of classification with multicriteria decision aiding approaches. We categorize the existing methods and discuss in more detail the most widely-spread methods. For each method, we study advantageous and disadvantageous properties and look for similarities and peculiarities. In addition, we compare different properties of the existing methods. Such analysis indicates gaps in the existing methods and has motivated us to develop two new methods that would fill some gaps.In particular, we have extended stochastic multicriteria acceptability analysis for nominal classification and have created the SMAA-Classification method. The method does not need parametrical information to be specified but assumes that the decision maker may provide some assignment example(s) for each class. The output of the method contains information about acceptability of each alternative to be assigned in each class. On the other hand, for the situation where there is no possibility to specify assignment examples for classes, verbal decision analysis methods may be applied for ordinal classification. They assume absence of any other information about classes but their number and order. The methods are interactive. In a dialog regime, the decision maker has to classify some alternatives selected by the method, but not all.We have developed the Dichotomic Classification method in the framework of verbal decision analysis.We illustrate the methods developed with simple examples and perform some numerical experiments for the data sets available in the multicriteria decision aiding literature. The results of these tests speak for the efficiency of the methods developed in this work. The introduced Dichotomic Classification method is applied to neuropsychological diagnostics, in particular, diagnostics of Attention Deficit - Hyperactivity disorder. We implement the methods introduced and some of the existing methods in the framework of the multicriteria decision support system developed. For completing the up to date picture of the classification with multicriteria decision aiding approaches, we provide some recommendations for selecting a method to be used. ...
 
Publisher
University of Jyväskylä
ISBN
978-951-39-3097-4
ISSN Search the Publication Forum
1456-5390
Keywords
päätöksenteko simulointi optimointi menetelmät luokitukset diagnostiikka matemaattiset mallit
URI

http://urn.fi/URN:ISBN:978-951-39-3097-4

Metadata
Show full item record
Collections
  • Väitöskirjat [3030]

Related items

Showing items with similar title or keywords.

  • Shape sensitivity analysis for numerical solution of free boundary problems 

    Kärkkäinen, Kari (University of Jyväskylä, 2005)
    Kari Kärkkäinen tutki tehokkaita ja käyttökelpoisia ratkaisumenetelmiä vapaita pintoja sisältäville malleille. Hän tarkastelee väitöksessään numeerisessa simuloinnissa käytettävien vapaan pinnan ratkaisumenetelmien tehokkuutta ...
  • Visualizations for Decision Support in Scenario-based Multiobjective Optimization 

    Shavazipour, Babooshka; López-Ibáñez, Manuel; Miettinen, Kaisa (Elsevier BV, 2021)
    We address challenges of decision problems when managers need to optimize several conflicting objectives simultaneously under uncertainty. We propose visualization tools to support the solution of such scenario-based ...
  • Flexible Data Driven Inventory Management with Interactive Multiobjective Lot Size Optimization 

    Heikkinen, Risto; Sipilä, Juha; Ojalehto, Vesa; Miettinen, Kaisa (Inderscience Publishers, 2022)
    We study data-driven decision support and formalise a path from data to decision making. We focus on lot sizing in inventory management with stochastic demand and propose an interactive multi-objective optimisation approach. ...
  • New Challenges for the Greening of Transport : CM3 - Computational Multi Physics, Multi Scales and Multi Big Data in Transport Modeling, Simulation and Optimization: University of Jyväskylä, Finland, May 25-27, 2015 : book of abstracts 

    ECCOMAS (University of Jyväskylä, 2015)
  • LR-NIMBUS : an interactive algorithm for uncertain multiobjective optimization with lightly robust efficient solutions 

    Koushki, Javad; Miettinen, Kaisa; Soleimani-damaneh, Majid (Springer Science and Business Media LLC, 2022)
    In this paper, we develop an interactive algorithm to support a decision maker to find a most preferred lightly robust efficient solution when solving uncertain multiobjective optimization problems. It extends the interactive ...
  • Browse materials
  • Browse materials
  • Articles
  • Conferences and seminars
  • Electronic books
  • Historical maps
  • Journals
  • Tunes and musical notes
  • Photographs
  • Presentations and posters
  • Publication series
  • Research reports
  • Research data
  • Study materials
  • Theses

Browse

All of JYXCollection listBy Issue DateAuthorsSubjectsPublished inDepartmentDiscipline

My Account

Login

Statistics

View Usage Statistics
  • How to publish in JYX?
  • Self-archiving
  • Publish Your Thesis Online
  • Publishing Your Dissertation
  • Publication services

Open Science at the JYU
 
Data Protection Description

Accessibility Statement

Unless otherwise specified, publicly available JYX metadata (excluding abstracts) may be freely reused under the CC0 waiver.
Open Science Centre