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Maintenant, nous pouvons revenir aux problèmes rencontrés par la gestion Stygian Chemical. Un arbre de décision caractérisant le problème d`investissement tel que décrit dans l`introduction est présenté dans la pièce III. À la décision #1 l`entreprise doit décider entre une grande et une petite usine. C`est tout ce qui doit être décidé maintenant. Mais si la société choisit de construire une petite usine et trouve ensuite la demande élevée au cours de la période initiale, il peut en deux ans-à la décision #2-choisir d`élargir son usine. La classification binaire a été utilisée dans le processus d`analyse des jeux de résultats qui ont été dérivées par les experts de la batterie. Par conséquent, sur la base des résultats du DSS calculés, le nombre de réponses positives (TP), de vrais négatifs (TN), de faux positifs (FP) et de faux-négatifs (FN) a été déterminé à partir des affectations des experts. Cinq mesures – «précision», «rappel» (taux de frappe), «taux de faux négatifs» (rate), «retombées» et «taux de précision» – ont été calculées pour révéler la qualité des décisions des agents humains (p. ex., Chinchor, 1991; FAWCETT, 2006; Pouvoirs, 2011). D`autres mesures sont disponibles pour caractériser les performances des classificateurs, telles que le score « (f_ {beta} )» (basé sur la mesure d`efficacité de van Rijsbergen, 1979) et le «coefficient de corrélation de Matthews» (MCC) (Matthews, 1975). Plus loin dans cet article, nous reviendrons sur le problème face à Stygian Chemical et voir comment la gestion peut procéder à la résoudre en utilisant des arbres de décision.

Premièrement, toutefois, un exemple plus simple illustrera certaines caractéristiques de l`approche par arbre de décision. Le modèle de prise de décision multicritères, qui se concentre sur la définition de la priorité de positionnement d`un produit dans l`entrepôt, est divisé en trois phases: identification et structuration, application, et sélection et attribution. Au-delà de la compilation de toutes les affectations possibles, des modèles de décision sont nécessaires pour identifier une correspondance maximale (optimale) entre tous les produits et tous les scénarios. Étant donné que les scénarios spécifient des exigences minimales (limites inférieures), idéales (valeurs cibles) et maximales (limites supérieures), les produits qui répondent le mieux à ces exigences sont raisonnablement le choix préféré. Par conséquent, nous concevons un modèle de décision qui minimise l`écart relatif entre les paramètres de tous les produits et les paramètres idéaux de tous les scénarios, en identifiant le jeu de correspondances le plus efficace pour toutes les affectations possibles. En d`autres termes, les paramètres de chaque produit doivent correspondre aux exigences des scénarios aussi étroitement que possible.

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