Incorporation of preferential uncertainty into interval-scale priority functions — a case of multicriteria forestry decision making

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Quantitative decision analysis and respective planning models offer many benefits in forest planning. They are efficient, quick, inexpensive, objective, and repeatable. However, quantitative planning and the respective planning models also include many sources of uncertainty. In this paper our research objective is to analyse decision makers’ preferential uncertainty in the context of multicriteria forestry decision making by using statistical models for so-called interval-scale continuous decision problems. The models are based on 0–1-type utility functions by applying a Finnish school grading system for collecting the preference data. The basic idea is to assess the preferences at some discrete points and then estimate the continuous priority function according to the statistical estimation techniques. An interactive approach for reducing the preferential uncertainty included in the priority model is also developed. In the interactive step, the improvements of the priority model are based on uncertainty measures related to local and (or) global priority models. The role of statistical uncertainty analysis is to make the interactive planning process more efficient and reliable. The interactive and statistical approaches complement each other and promote decision makers’ learning.

L’analyse quantitative des décisions et les modèles respectifs de planification offrent plusieurs bénéfices en planification forestière. Ils sont efficaces, rapides, peu coûteux, objectifs et reproductibles. Cependant, la planification quantitative et les modèles respectifs de planification recèlent aussi plusieurs sources d’incertitude. Dans cet article, notre objectif consiste à analyser l’incertitude des préférences des décideurs dans le contexte de la prise de décision multicritère en foresterie en utilisant des modèles statistiques adaptés aux problèmes de décision en temps continu, soi-disant à échelle d’intervalle. Les modèles sont basés sur des fonctions d’utilité de type 0-1 en appliquant un système d’évaluation de l’école finnoise pour recueillir les données de préférence. L’idée de base consiste à évaluer les préférences à certains points discrets et d’estimer par la suite une fonction continue de priorité selon les techniques d’estimation statistique. Une approche interactive pour réduire l’incertitude des préférences incluse dans le modèle de priorité est également développée. À l’étape interactive, les améliorations du modèle de priorité sont basées sur des mesures de l’incertitude reliée aux modèles locaux et/ou globaux de priorité. Le rôle de l’analyse statistique de l’incertitude consiste à rendre le processus interactif de planification plus efficace et plus fiable. Les approches interactive et statistique se complètent l’une l’autre et favorisent l’apprentissage des décideurs.

Document Type: Research Article

Publication date: August 1, 2009

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