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Séance TB4 - Aide multicritère à la décision III / Multicriteria Decision-Aid III

Jour mardi, le 05 mai 2009
Salle Nancy & Michel-Gaucher
Président Nabil Belacel

Présentations

13h30-
13h55
Décision multicritère et argumentation : le processus d'évaluation de projets du Bureau d'audiences publiques sur l'environnement
  Jasmin Tremblay, Université Laval, Opérations et systèmes de décision, 750, rue Murdock, Saguenay, Québec, Canada, G7H 3Z4
Irène Abi-Zeid, Université Laval, Opérations et systèmes de décision, Québec, Qc, Canada

Cette présentation vise à exposer certains des liens qui existent entre la théorie de l'argumentation, telle que développée en intelligence artificielle, et la décision multicritère en utilisant comme exemple une application, qui est l'étude du processus d'évaluation de projets du Bureau d'audiences publiques sur l'environnement du Québec.


13h55-
14h20
Évaluation du processus du processus de prise de décision de la politique de protection forestière de la Côte d’Ivoire : cas du parc national de la Marahoué
  N'Guessan Simon Andon, Université du Québec à Montréal, Sciences, 5687 St-Hubert *403, Montréal, Québec, Canada, H2S 2L5

L’évolution de la déforestation des forêts tropicales domaniales de Côte d’Ivoire est très alarmante malgré les initiatives politiques visant à les protéger. Cette conférence se propose d’analyser le processus de prise de décision de l'État ivoirien et éclairer les lanternes des décideurs à travers un cadre et une méthode de prise de décision plus appropriés.


14h20-
14h45
The Classification Methods Decision Tree and PROAFTN: A Comparative Study and Applications
  Nabil Belacel, NRC, IIT, 55 Crowley Farm Road, Suite 1100, Moncton, NB, Canada, E1A 7R1
Feras Al-Obeidat, University of New Brunswick, Department of Computer Science, Saint John, NB, Canada

The objective of this paper is to conduct a comparative and analytical study between two classification methods: the decision tree and the PROAFTN which belongs to the multicriteria decision analysis. We have introduced the PROAFTN which also has the capability of generating decision rules. The results show that PROAFTN outperforms the decision trees ID3 and C4.5 on all datasets.


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