论可能性决策树中决策的复杂性
人工智能
2012-02-20 v1
摘要
当关于不确定性的信息无法以简单的概率方式量化时，可能性决策理论往往是一个自然的选择。可能性决策理论的发展产生了一系列可能性准则，例如悲观可能性定性效用、可能性可能优势、二元可能性效用和可能性Choquet积分。本文关注可能性决策树中的序贯决策。它提出了一个关于寻找最优策略问题的复杂性研究，该研究依赖于优化准则的单调性性质，该性质允许应用动态规划，从而提供决策问题的多项式时间归约。它还表明可能性Choquet积分不满足这一性质，并且在这种情况下优化问题是NP难的。
引用
@article{arxiv.1202.3718,
title = {On the Complexity of Decision Making in Possibilistic Decision Trees},
author = {Helene Fargier and Nahla Ben Amor and Wided Guezguez},
journal= {arXiv preprint arXiv:1202.3718},
year = {2012}
}