Context-aware emotion-based model for group decision making

Involving groups in important management processes such as decision making has several advantages. By discussing and combining ideas, counter ideas, critical opinions, identified constraints, and alternatives, a group of individuals can test potentially better solutions, sometimes in the form of new products, services, and plans. In the past few decades, operations research, AI, and computer science have had tremendous success creating software systems that can achieve optimal solutions, even for complex problems. The only drawback is that people don’t always agree with these solutions. Sometimes this dissatisfaction is due to an incorrect parameterization of the problem. Nevertheless, the reasons people don’t like a solution might not be quantifiable, because those reasons are often based on aspects such as emotion, mood, and personality. At the same time, monolithic individual decisionsupport systems centered on optimizing solutions are being replaced by collaborative systems and group decision-support systems (GDSSs) that focus more on establishing connections between people in organizations. These systems follow a kind of social paradigm. Combining both optimization- and socialcentered approaches is a topic of current research. However, even if such a hybrid approach can be developed, it will still miss an essential point: the emotional nature of group participants in decision-making tasks. We’ve developed a context-aware emotion based model to design intelligent agents for group decision-making processes. To evaluate this model, we’ve incorporated it in an agent-based simulator called ABS4GD (Agent-Based Simulation for Group Decision), which we developed. This multiagent simulator considers emotion- and argument based factors while supporting group decision-making processes. Experiments show that agents endowed with emotional awareness achieve agreements more quickly than those without such awareness. Hence, participant agents that integrate emotional factors in their judgments can be more successful because, in exchanging arguments with other agents, they consider the emotional nature of group decision making.

Sistemas e tecnologias de informação em hospitais públicos: instrumentos de gestão e de apoio à tomada de decisão: estudo de caso em Portugal – região do Grande Porto

Dissertação para a obtenção do Grau de Mestre em Contabilidade e Finanças Orientador: Mestre Rui Filipe Pereira Bertuzi da Silva Coorientador: Mestre Paulino Manuel Leite da Silva Coorientador: Doutor António José Balloni – GESITI/CTI

A informação contabilística no processo de tomada de decisão de microempresas

A globalização, o desenvolvimento económico e o aumento da competitividade, possibilitaram um acréscimo do número de microempresas, originado o aumento do peso que estas detêm na economia. Estas absorvem a maioria da mão-de-obra do setor privado e criam parte significativa da riqueza de um país, no entanto, apresentam elevados índices de dissolução e liquidação, pondo em causa o desenvolvimento sustentável das economias onde estão sediadas. A informação contabilística é essencial em qualquer tipo de organização. Para as microempresas a utilização da informação contabilística no processo de tomada de decisão determina a diferença entre sucesso e o insucesso do empreendimento, no entanto, este tipo de informação continua a ser menosprezado pela gerência das microempresas. É assim importante estudar os fatores que limitam a utilização da informação contabilística no processo de tomada de decisão de microempresas e investigar a sua relação com os fatores de insucesso deste tipo de entidades. Nesta investigação para se atingirem os objetivos propostos considera-se adequado a adoção de uma metodologia de natureza quantitativa, assente num inquérito dirigido aos Contabilistas Certificados. Através da investigação demonstrou-se a importância que a informação contabilística detém no processo de tomada de decisão das microempresas Portuguesas. Constatou-se que os gerentes limitam a utilização deste tipo de informação, uma vez que não têm capacidade para interpretar a informação contabilística, nem reconhecem os benefícios inerentes à sua utilização nas decisões empresariais. Confirmou-se ainda que existe uma relação positiva entre os fatores de insucesso e os fatores que limitam a utilização da informação contabilística no processo de tomada de decisão de microempresas.

Desenvolvimento de uma framework de argumentação Para apoio à tomada de decisão ubíqua

Os Sistemas de Apoio à Tomada de Decisão em Grupo (SADG) surgiram com o objetivo de apoiar um conjunto de decisores no processo de tomada de decisão. Uma das abordagens mais comuns na literatura para a implementação dos SADG é a utilização de Sistemas Multi-Agente (SMA). Os SMA permitem refletir com maior transparência o contexto real, tanto na representação que cada agente faz do decisor que representa como no formato de comunicação utilizado. Com o crescimento das organizações, atualmente vive-se uma viragem no conceito de tomada de decisão. Cada vez mais, devido a questões como: o estilo de vida, os mercados globais e o tipo de tecnologias disponíveis, faz sentido falar de decisão ubíqua. Isto significa que o decisor deverá poder utilizar o sistema a partir de qualquer local, a qualquer altura e através dos mais variados tipos de dispositivos eletrónicos tais como tablets, smartphones, etc. Neste trabalho é proposto um novo modelo de argumentação, adaptado ao contexto da tomada de decisão ubíqua para ser utilizado por um SMA na resolução de problemas multi-critério. É assumido que cada agente poderá utilizar um estilo de comportamento que afeta o modo como esse agente interage com outros agentes em situações de conflito. Sendo assim, pretende-se estudar o impacto da utilização de estilos de comportamento ao longo do processo da tomada de decisão e perceber se os agentes modelados com estilos de comportamento conseguem atingir o consenso mais facilmente quando comparados com agentes que não apresentam nenhum estilo de comportamento. Pretende-se ainda estudar se o número de argumentos trocados entre os agentes é proporcional ao nível de consenso final após o processo de tomada de decisão. De forma a poder estudar as hipóteses de investigação desenvolveu-se um protótipo de um SADG, utilizando um SMA. Desenvolveu-se ainda uma framework de argumentação que foi adaptada ao protótipo desenvolvido. Os resultados obtidos permitiram validar as hipóteses definidas neste trabalho tendo-se concluído que os agentes modelados com estilos de comportamento conseguem na maioria das vezes atingir um consenso mais facilmente comparado com agentes que não apresentam nenhum estilo de comportamento e que o número de argumentos trocados entre os agentes durante o processo de tomada de decisão não é proporcional ao nível de consenso final.

Intelligent decision making in electricity markets: simulated annealing Q-Learning

Electricity markets are complex environments, involving a large number of different entities, playing in a dynamic scene to obtain the best advantages and profits. MASCEM is a multi-agent electricity market simulator to model market players and simulate their operation in the market. Market players are entities with specific characteristics and objectives, making their decisions and interacting with other players. MASCEM is integrated with ALBidS, a system that provides several dynamic strategies for agents’ behavior. This paper presents a method that aims at enhancing ALBidS competence in endowing market players with adequate strategic bidding capabilities, allowing them to obtain the higher possible gains out of the market. This method uses a reinforcement learning algorithm to learn from experience how to choose the best from a set of possible actions. These actions are defined accordingly to the most probable points of bidding success. With the purpose of accelerating the convergence process, a simulated annealing based algorithm is included.

A study on the authentication method for TAmI in ambient intelligence (secure group decision making toolkit)

It is difficult to get the decision about an opinion after many users get the meeting in same place. It used to spend too much time in order to find solve some problem because of the various opinions of each other. TAmI (Group Decision Making Toolkit) is the System to Group Decision in Ambient Intelligence [1]. This program was composed with IGATA [2], WebMeeting and the related Database system. But, because it is sent without any encryption in IP / Password, it can be opened to attacker. They can use the IP / Password to the bad purpose. As the result, although they make the wrong result, the joined member can’t know them. Therefore, in this paper, we studied the applying method of user’s authentication into TAmI.

Personality, emotion, and mood in agent-based group decision making

Group decision making plays an important role in organizations, especially in the present-day economy that demands high-quality, yet quick decisions. Group decision-support systems (GDSSs) are interactive computer-based environments that support concerted, coordinated team efforts toward the completion of joint tasks. The need for collaborative work in organizations has led to the development of a set of general collaborative computer-supported technologies and specific GDSSs that support distributed groups (in time and space) in various domains. However, each person is unique and has different reactions to various arguments. Many times a disagreement arises because of the way we began arguing, not because of the content itself. Nevertheless, emotion, mood, and personality factors have not yet been addressed in GDSSs, despite how strongly they influence results. Our group’s previous work considered the roles that emotion and mood play in decision making. In this article, we reformulate these factors and include personality as well. Thus, this work incorporates personality, emotion, and mood in the negotiation process of an argumentbased group decision-making process. Our main goal in this work is to improve the negotiation process through argumentation using the affective characteristics of the involved participants. Each participant agent represents a group decision member. This representation lets us simulate people with different personalities. The discussion process between group members (agents) is made through the exchange of persuasive arguments. Although our multiagent architecture model4 includes two types of agents—the facilitator and the participant— this article focuses on the emotional, personality, and argumentation components of the participant agent.

Data envelopment analysis: eficiência relativa das unidades de tomada de decisão

A avaliação das organizações e a deterntinação da performance obtida pelo exercício da gestão, tem sido uma preocupação constante de gestores e accionistas, embora com objectivos diversos. Nos dias de hoje, a questão coloca-se com maior acuidade quer pela competitividade acrescida quer pela dimensão e complexidade actual das empresas. Pretendemos com este trabalho fazer uma descrição da metodologia DEA - Data Envelopment Analysis - nas suas formulações iniciais mais simples. A metodologia do DEA, pretende obter uma medida única e simples de avaliação da eficiência, combinando um conjunto de outputs e de inputs relativos às diferentes unidades homogéneas que se pretendem avaliar. O método DEA é um método não paramétrico que pelas suas características é particularmente adequado à avaliação de unidades homogéneas não necessariamente lucrativas. Concluímos, em geral, que são úteis e constituem um avanço importante, as informações obtidas através do DEA mas que outros métodos, designadamente rácios e análises de regressão, podem dar um contributo importante para complementar aquela análise.

Stochastic Framework for Strategic Decision-making of Load-serving Entities for Day-ahead Market

The deregulation of electricity markets has diversified the range of financial transaction modes between independent system operator (ISO), generation companies (GENCO) and load-serving entities (LSE) as the main interacting players of a day-ahead market (DAM). LSEs sell electricity to end-users and retail customers. The LSE that owns distributed generation (DG) or energy storage units can supply part of its serving loads when the nodal price of electricity rises. This opportunity stimulates them to have storage or generation facilities at the buses with higher locational marginal prices (LMP). The short-term advantage of this model is reducing the risk of financial losses for LSEs in DAMs and its long-term benefit for the LSEs and the whole system is market power mitigation by virtually increasing the price elasticity of demand. This model also enables the LSEs to manage the financial risks with a stochastic programming framework.