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Improving the Efficiency on Decision Making Process via BDD

机译：通过BDD提高决策过程的效率

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For a qualitatively and quantitatively analysis of a complex Decision Making (DM) process is critical to employ a correct method due to the large number of operations required. This paper presents an approach employing Binary Decision Diagram (BDD) applied to the Logical Decision Tree. LDT allows addressing a Main Problem (MP) by establishing different causes, called Basic Causes (BC) and their interrelations. The cases that have a large number of BCs generate important computational costs because it is a NP-hard type problem. This paper presents a new approach in order to analyze big LDT. A new approach to reduce the complexity of the problem is hereby presented. It makes use of data derived from simpler problems that requires less computational costs for obtaining a good solution. An exact solution is not provided by this method but the approximations achieved have a low deviation from the exact.
机译：对于对复杂决策（DM）过程的定性和定量分析，由于所需的大量操作，使用正确的方法是至关重要的。本文提出了一种采用应用于逻辑决策树的二进制决策图（BDD）的方法。 LDT允许通过建立不同的原因，称为基本原因（BC）及其相互关系来解决主要问题（MP）。具有大量BCS的情况产生重要的计算成本，因为它是一个NP-Hard类型问题。本文提出了一种新方法，以分析大型LDT。特此提出了一种降低问题复杂性的新方法。它利用从更简单的问题导出的数据，这需要较少的计算成本来获得良好的解决方案。该方法没有提供精确的解决方案，但实现的近似值具有低偏差。

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