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J-GLOBAL ID：201802211534687600   整理番号：18A1608937

区間値パラメータを用いた影響ダイアグラムの拡張による不確実性下の意思決定【JST・京大機械翻訳】

Decision-making under uncertainty through extending influence diagrams with interval-valued parameters

著者 (4件)： Zhou Lihua (Department of Computer Science, Yunnan University, Kunming, China) ,  Lue Kevin (Business School, Brunel University, Uxbridge, UB8 3PH, UK) ,  Liu Weiyi (Department of Computer Science, Yunnan University, Kunming, China) ,  Ren Changchun (Department of Computer Science, Yunnan University, Kunming, China)
資料名： Expert Systems  (Expert Systems)
巻： 35  号： 4  ページ： e12277  発行年： 2018年 
JST資料番号： T0510A  ISSN： 0266-4720  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 影響図(ID)は,不確実性の下での推論のための最も一般的に使用される図式的および数学的決定モデルの1つである。従来のIDでは,意思決定者の選好を表現する信念とユーティリティを表す確率の両方が正確な点値パラメータである。しかし,通常,そのようなパラメータを直接提供することは困難であるか,不可能である。本論文では,従来のIDを拡張して,区間値パラメータ(IIDs)を持つIDを可能にし,そして,IIDsを評価するためのCopperの評価法の対応方法を開発した。IIDsは正確なパラメータの仕様に付随する困難を避け,正確なパラメータを特定できない状況で意思決定プロセスをモデル化する能力を提供する。Copperの評価方法に対する対応方法は,区間値確率を有するBayesネットワークの推論問題へのIIDsの評価を減少させた。区間値確率を持つBayesネットワークの近似推論に基づくアルゴリズムを提案し,広範な実験を行った。実験結果は,提案したアルゴリズムがIIDsにおいて効果的に最適戦略を見つけることができることを示して,提案したアルゴリズムによって得る区間値期待したユーティリティは,正確な評価アルゴリズムによって得るそれらに含んだ。新しい開発アプローチは,変数のパラメータが特定された間隔だけで特定できる管理決定支援アプリケーションのためのIDの範囲を大幅に拡張する。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *不確実性 ,  アルゴリズム ,  応用プログラム ,  *パラメータ ,  *意思決定 ,  意思決定者 ,  モデリング
準シソーラス用語： 最適戦略 ,  近似推論 ,  信念ネットワーク ,  意思決定のプロセス ,  評価法 ,  *ダイアグラム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Bayesネットワーク ,  意思決定 ,  影響図 ,  区間値パラメータ

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： パラメータ ,  ダイアグラム ,  拡張 ,  不確実性 ,  意思決定