基于区间影响图的决策制定
人工智能
2013-04-05 v1
摘要
在先前的工作（Fertig 和 Breese, 1989; Fertig 和 Breese, 1990）中，我们定义了一种使用区间而非点值概率在影响图中执行概率推理的机制。在本文中，我们将这些过程扩展为在图中纳入决策节点和区间值价值函数。我们推导了在影响图中移除机会节点（计算期望值）和移除决策节点（优化）的过程，其中每个机会节点存储概率的下界，而与图的价值节点相关联的价值函数存储区间界。该算法的输出是一组针对每个决策变量的可接受备选方案，以及一组基于输入不精确性的期望值界。该过程可视为对完整 n 维敏感性分析的近似，其中 n 是输入中不精确概率分布的数量。我们证明了这些变换是最优且可靠的。研究并比较了该算法在影响图上的性能与精确算法的性能。
引用
@article{arxiv.1304.1096,
title = {Decision Making with Interval Influence Diagrams},
author = {John S. Breese and Kenneth W. Fertig},
journal= {arXiv preprint arXiv:1304.1096},
year = {2013}
}
备注
Appears in Proceedings of the Sixth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI1990)