The analysis of information, expert and decision support systems used in sustainable urban development that were developed by researchers from various countries assisted the authors in the creation of their own Sustainable Urban Development Decision Support System (SUD-DSS). SUD-DSS differs from other systems in the use of new multiple criteria analysis methods as were developed by the authors. The database of a sustainable urban development was developed providing a comprehensive assessment of alternative versions from the economic, political, legal, social, management, technical, technological and other points of view. Based on the above complex databases, the developed SUD-DSS enables the user to analyse alternatives quantitatively (i.e. a system and subsystems of criteria, units of measure, values and weights) and conceptually (i.e. the text, formula, schemes, graphs, diagrams and videotapes).
PL
Strategia harmonijnego rozwoju konkretnego miasta nie może być ślepo naśladowana. Może ona jedynie być dostosowywana do warunków ekonomicznych, społecznych, politycznych, prawny i innych. Nie istnieje jakaś uniwersalna strategia harmonijnego rozwoju miasta pasująca dla jakiegokolwiek społeczeństwa lub kraju. Analiza systemów wspierania decyzji informacyjnych, ekspertowych utworzonych przez naukowców z różnych krajów pobudziła autorów do stworzenia swojego systemu wspierania decyzji harmonijnego rozwoju miasta (SWDHRM). System ten od innych systemów różni się tym, że są w nim stosowane nowe, stworzone przez autorów metody analizy wielowymiarowej. Także została stworzona ba/a danych mogąca służyć do szczegółowej oceny perspektyw ekonomicznych, politycznych, prawnych, społecznych, zarządczych, technologicznych oraz ich wersji. Przy użyciu wspomnianej bazy danych w utworzonym SWDHRM można przeprowadzać ilościową i jakościową analizę kolejnych wersji.
Counterfactuals are widely used to explain ML model predictions by providing alternative scenarios for obtaining more desired predictions. They can be generated by a variety of methods that optimize various, sometimes conflicting, quality measures and produce quite different solutions. However, choosing the most appropriate explanation method and one of the generated counterfactuals is not an easy task. Instead of forcing the user to test many different explanation methods and analysing conflicting solutions, in this paper we propose to use a multi-stage ensemble approach that will select a single counterfactual based on the multiple-criteria analysis. It offers a compromise solution that scores well on several popular quality measures. This approach exploits the dominance relation and the ideal point decision aid method, which selects one counterfactual from the Pareto front. The conducted experiments demonstrate that the proposed approach generates fully actionable counterfactuals with attractive compromise values of the quality measures considered.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.