引入类量子影响图以处理违反肯定性原理的情形
人工智能
2021-01-01 v2
摘要
本工作的重点是扩展并研究先前提出的类量子贝叶斯网络，通过在对影响图中引入最大期望效用概念来处理决策场景。总体思路是利用类量子贝叶斯网络中产生的量子干涉项来影响用于计算某行动期望效用的概率。如此，我们并非提出一种新型期望效用假设。相反，我们将其保持在其经典定义之下。我们仅将其作为概率图模型的一种扩展，纳入称为影响图的紧凑图形表示中，其中效用函数依赖于类量子贝叶斯网络的概率影响。我们的发现表明，所提出的类量子影响图确实可利用类量子贝叶斯网络的量子干涉效应，在囚徒困境博弈下以牺牲完全理性的背叛行为为代价最大化合作行为的效用。
引用
@article{arxiv.1807.06142,
title = {Introducing Quantum-Like Influence Diagrams for Violations of the Sure Thing Principle},
author = {Catarina Moreira and Andreas Wichert},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.06142},
year = {2021}
}