Bayesian Belief Nets (BBNs) har visat sig vara en extremt kraftfull teknik för resonemang under osäkerhet. Vi har använt dem i en rad verkliga applikationer som handlar om att förutsäga egenskaper hos kritiska system. I de flesta av dessa applikationer är vi intresserade av ett enda attribut i systemet såsom säkerhet eller tillförlitlighet. Även om sådana BBNs ger viktigt stöd för beslutsfattande, under många omständigheter måste vi fatta beslut baserade på flera kriterier. Till exempel, en BBN för att förutsäga säkerheten i ett kritiskt system kan inte användas för att fatta ett beslut om huruvida systemet ska användas eller inte. Detta beror på att ett sådant beslut måste grundas på andra kriterier än enbart säkerhet (kostnad, politik och miljöfaktorer är uppenbara exempel). I sådana situationer måste BBN kompletteras med andra beslutstekniker, t.ex. de som gäller beslutsstöd med flera kriterier (MCDA). I denna artikel förklarar vi BBN:s roll i ett sådant beslutsfattande och beskriver ett generiskt beslutsförfarande som använder BBN och MCDA på ett kompletterande sätt. Förfarandet består i att identifiera mål och perspektiv för beslutsproblemet samt intressenterna. Detta leder i sin tur till en rad möjliga åtgärder, en uppsättning kriterier och begränsningar. Vi skiljer mellan osäkra och vissa kriterier. BBN länkar alla kriterier och gör det möjligt för oss att beräkna ett värde (inom vissa sannolikhetsfördelning i fallet med de osäkra kriterierna) för varje kriterium för en viss åtgärd. Detta innebär att vi kan tillämpa traditionella MCDA-tekniker för att kombinera värdena för en viss åtgärd och sedan rangordna uppsättningen åtgärder. De tekniker som beskrivs visas av verkliga exempel, bland annat ett exempel på säkerhetsbedömning som används av en större transportorganisation.
Som en del av sitt beslutsverktyg använde författarna i REF MCDA (flerkriteriebeslutsstöd) för att stödja ett beslut i en ansökan om kärnteknik.
Making Decisions: Using Bayesian Nets and MCDA
{'venue': 'Knowledge-Based Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}