MODELLING THE DECISION-MAKER UTILITY FUNCTION THROUGH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

Luciana R. Pedro, Ricardo H. C. Takahashi
2016 Anais do 9. Congresso Brasileiro de Redes Neurais   unpublished
In this article, we present a method to approximate the decision-maker utility function in a decision model based on the multiattribute utility theory (MAUT). This approximation is built using through the construction of a partial sorting for the feasible alternatives named ranking and an artificial neural network, which captures informations of the original utility function through this ranking. We present one utility function model and the results obtained using the proposed method.
more » ... ulticriteria decision analysis, artificial neural networks. Resumo-Neste artigo, apresentamos um método para aproximar a função de utilidade de um decisor em um modelo de decisão baseado na teoria da utilidade multiatributo (MAUT). Esta aproximaçãoé feita através da construção de uma ordenação entre as alternativas disponíveis e uma rede neural artificial, que obtém informações da função original através desta ordenação. Apresentamos dois modelos de função de utilidade e os resultados obtidos com o método proposto. Palavras-chave-Análise de decisão multicritério, redes neurais.
doi:10.21528/cbrn2009-045 fatcat:pc3oxlgbdra6xa5sceg3lfyp5y