面向假设检验的前景理论人类决策规则设计
人工智能
2016-10-07 v1
摘要
传统检测规则是为最小化贝叶斯风险（平均决策代价）的理性智能体设计的。随着群智感知系统的出现，需要为行为智能体重新设计二元假设检验规则，其认知行为无法被贝叶斯风险等传统效用函数所刻画。本文采用基于前景理论的决策者模型。我们在本文中考虑了特殊的智能体模型，即乐观主义者和悲观主义者，并推导了不同场景下的最优检测规则。通过一个说明性示例，我们还展示了在本文所考虑的各种行为模型下，人类智能体的决策规则如何偏离贝叶斯决策规则。
引用
@article{arxiv.1610.01085,
title = {Towards the Design of Prospect-Theory based Human Decision Rules for Hypothesis Testing},
author = {V. Sriram Siddhardh Nadendla and Swastik Brahma and Pramod K. Varshney},
journal= {arXiv preprint arXiv:1610.01085},
year = {2016}
}
备注
8 pages, 5 figures, Presented at the 54th Annual Allerton Conference on Communication, Control, and Computing, 2016