平衡悬念与惊奇：具有内生信息获取的及时决策
人工智能
2016-10-25 v1
摘要
我们开发了一个在时间压力下具有内生信息获取的贝叶斯决策模型。在我们的模型中，决策者通过采样传达有关将终止决策过程的不利事件发生与否信息的底层连续时间随机过程（时间序列），来决定何时观察（有成本的）信息。在预测不利事件发生的尝试中，决策者遵循一种策略，该策略决定何时从时间序列中获取信息（继续），以及何时停止获取信息并做出最终预测（停止）。我们证明了最优策略具有会合结构，即每当从时间序列中收集到新的信息样本时，获取下一个样本的最优“日期”就变得可计算。两个信息样本之间的最优间隔在决策者的惊奇（即在观察到新信息后其后验信念的漂移）与悬念（即不利事件在两个信息样本之间的时间间隔内发生的概率）之间进行权衡。此外，我们刻画了决策者状态空间中的继续和停止区域，并表明它们不仅取决于决策者的信念，还取决于上下文，即时间序列的当前实现值。
引用
@article{arxiv.1610.07505,
title = {Balancing Suspense and Surprise: Timely Decision Making with Endogenous Information Acquisition},
author = {Ahmed M. Alaa and Mihaela van der Schaar},
journal= {arXiv preprint arXiv:1610.07505},
year = {2016}
}