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29.12.2016 | Technical Contribution | Ausgabe 1/2017

KI - Künstliche Intelligenz 1/2017

Analyzing a Bipolar Decision Structure Through Qualitative Decision Theory

Zeitschrift:
KI - Künstliche Intelligenz > Ausgabe 1/2017
Autoren:
Florence Dupin de Saint-Cyr, Romain Guillaume

Abstract

In this paper we study the link between a bipolar decision structure called bipolar leveled framework (BLF) and the qualitative decision theory based on possibility theory. A BLF defines the set of possible decision principles that may be used in order to evaluate the admissibility of a given candidate. A decision principle is a rule that relates some observations about the candidate to a given goal that the selection of this candidate may achieve or miss. The decision principles are ordered according to the importance of the goal they support. Oppositions to decision principles are also described in the BLF under the form of observations that contradict the realization of the decision principles. In order to show that this rich and visual framework is well founded we show how the notions defined in the BLF can be translated in terms of qualitative decision theory.

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