ข่าว

           ผศ.ดร.นวพร นาคหฤทัย ภาควิชาสถิติ คณะวิทยาศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ ร่วมกับ Dr.Sebastien Destercke จาก Universite de Technologie de Compiegne, Compiegne ฝรั่งเศส และ Matthias C.M. Troffaes จาก Department of Mathematical Sciences, Durham University, Durham สหราชอาณาจักร ทำการศึกษาวิจัยในหัวข้อ "Regret-based budgeted decision rules under severe uncertainty"

ทีมนักวิจัยได้ศึกษาเกณฑ์การตัดสินใจ (decision criteria) ภายใต้ความไม่แน่นอนด้วยการคาดการณ์อย่างต่ำ (lower previsions) ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ใช้สำหรับการเลือกที่เหมาะสมในกรณีที่ข้อมูลไม่สมบูรณ์ และนำเสนอเกณฑ์การตัดสินที่ให้ผลลัพธ์แบบจำกัด จำนวน 2 เกณฑ์ผ่านเงื่อนไข regret-based ที่มีชื่อว่า Minimax และ Maximin เกณฑ์การตัดสินใจดังกล่าวจะให้จำนวนผลลัพธ์แบบจำกัดตามที่ผู้ใช้เกณฑ์ต้องการได้ และผลลัพธ์ที่ได้ยังสอดคล้องกับเกณฑ์การตัดสินใจแบบดั่งเดิมที่มีชื่อว่าเกณฑ์ค่ามากที่สุด (Maximality)

ผลลัพธ์ที่ได้จากงานวิจัยนี้ ทำให้ทราบถึงผลการศึกษาคุณสมบัติของเกณฑ์การตัดสินใจแบบจำกัด ขั้นตอนวิธีที่ใช้ในการตรวจสอบเกณฑ์การตัดสินใจดังกล่าว ที่สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็ว และการประยุกต์ใช้ในกรณีศึกษาทางการลงทุนทางการเงินและการเรียนรู้ผ่านการติดฉลาก (multi-label learning)

ผลลัพธ์ที่ได้ ทำให้ผู้ตัดสินใจที่เลือกใช้เกณฑ์การตัดสินแบบจำกัด สามารถระบุจำนวนผลลัพธ์ที่ต้องการ ทำให้ไม่ต้องเกิดความกังวล ดังเช่นการใช้เกณฑ์แบบเกณฑ์ค่ามากที่สุด เพราะผลลัพธ์ที่สอดคล้องกับเกณฑ์ที่ผู้ตัดสินใจต้องการอาจมีจำนวนมากหรือน้อยเกินไป 

ทั้งนี้ สามารถนำเกณฑ์การตัดสินแบบจำกัดไปประยุกต์ใช้ในกรณีที่ต้องการเลือกผลลัพธ์ที่เหมาะสมในสถานการณ์ต่าง ๆ เช่น ปัญหาการเลือกลงทุนในตลาดหุ้นได้

ผลงานได้รับการตีพิมพ์ในวารสาร Information Sciences,
Volume 665, April 2024
https://doi.org/10.1016/j.ins.2024.120361