Vi introducerar och analyserar pro blemet av sammanställningen av beslutsmodeller ur ett. beslut-teoretiskt perspektiv. De tekniker som beskrivs gör det möjligt för oss att utvärdera olika konfigurationer av sammanställd kunskap med tanke på karaktären av bevisrelationer i a. domän, de verktyg som förknippas med alternativa åtgärder, kostnaderna för run-time förseningar, och kostnaderna för minne. Vi beskriver förfaranden för att välja en delmängd av de totala observationer som finns tillgängliga för att införlivas i en. sammanställd situation-handling kartläggning, i samband med ett binärt beslut med villkorat oberoende av bevis. Metoderna gör det möjligt för oss att stegvis välja de bästa bevisen för att lägga till uppsättningen sammanställd kunskap i en ingenjörsmiljö. Efter att ha presenterat flera metoder för sammanställning, använder vi en av metoderna för att ge insikt i förhållandet mellan fördelningen över vikter av bevis och den föredragna graden av sammanställning. Det har funnits ett växande intresse för att minska den komplexa överläggningen hos datorbaserade resonerare genom att utveckla beslutstekniker som är beroende av förutsedda eller sammanställda svar. I synnerhet den senaste tidens reaktiva planering forskning har centrerat sig på att ersätta otympliga lösningsmekanismer och detaljerade representationer av kunskap med sammanställda strategier som gör det möjligt för agenter att reagera, på reflex sätt, på relativt enkla perceptuella ingångar [1, 3]. Man har hoppats att det i många sammanhang inte kommer att behövas uttryckliga uttalanden och överläggningar för att uppnå tillräckliga resultat. Hittills har det mesta av arbetet med sammanställningen gjorts i avsaknad av teoretiska grunder för beslutsfattande under osäkerhet. Målet har varit att skapa resonerare med satisfi cing beteende. Intresset för optimal utformning av problemlösare och lösningsmetoder har dock ökat genom tillämpning av normativa principer [8]. I detta dokument beskriver vi metoder för effektiv representation och indexering av föruträknade åtgärder ur ett perspektiv av begränsad optimalitet. Gränsade-optimala system fungerar idealiskt i någon kontext eller uppsättning sammanhang under förväntade begränsningar i resonemangsresurser, t.ex. i tid och minne [9]. Vi definierar optimalitet i samband med en besluts-teoretisk analys av kostnader och fördelar med alternativa hårdvarukonfigurationer och strategier för att bestämma den bästa åtgärden. Som framgår av beslutsanalysen har sammanställningsteknikerna hittills [14, 1, 3, 11] vanligtvis varit suboptimala eftersom prövarna har förlitat sig på ad hoc-modeller. Den senaste tidens diskussioner om sammanställning, ur besluts-teoretiskt perspektiv, har undersökt härledningen och konsekvensen i de sammanställda situations-handlingsreglerna från underliggande normativa beslutsmodeller [2] och förhållandet mellan heuristik och besluts-teoretiska modeller [12]. Det har föreslagits att beslutsteoretiska tillvägagångssätt för sammanställning av åtgärder, och integrering av sammanställda och beräknade tillvägagångssätt, kan vara till nytta vid utvecklingen av väl fungerande normativa resonemang [9]. Det senaste arbetet med att påskynda den probabilistiska inferensen genom caching probabilistiska resultat har varit lovande [7]. Utvecklingen av eleganta och teoretiskt sunda tekniker för att sammanställa användbara beteendemönster kommer utan tvekan att bidra till att öka vår förståelse av produktionen av billiga, snabbverkande och välkarakteriserade komputerade medel från mer komplexa, explicita modeller för problemlösning. Formella analyser kan göra det möjligt för oss att matematiskt undersöka sambanden mellan parametrar för problemlösare och domäner, så att vi kan få fram nya insikter om sammanställning. Sådana insikter kan undgå oss i samband med mindre rigorösa analyser. Vi tar itu med det reaktiva planeringsproblemet ur ett besluts-teoretiskt perspektiv. Vår analys fokuserar på tillämpning av kunskap om 1) karaktären av bevisrelationer inom ett område, 2) de verktyg som är förknippade med alternativa åtgärder, 3) kostnaderna för tidsfördröjning och 4) kostnaderna för minnet. Vår modell ger intuition om karaktären av ideala samlingsstrategier som en funktion av dessa parametrar. Tillvägagångssättet liknar i andemeningen det senaste arbetet med kontroll av probabilistisk inferens som tillämpar kunskap om inferens framsteg och framtida trosfördelningar till resonemang om det förväntade värdet av beräkning [10]. I detta arbete analyserar vi flera tillvägagångssätt för sammanställning och utforskar de effekter som olika rövar över fördelningen av bevis kan förväntas ha på den optimala konfigurationen av sammanställd kunskap. En enkel modell för diagnos representeras av det influensdiagram som visas i figur 1. I denna modell beror nyttan av en situation, representerad av den diamantformade noden, märkt U, på 1) om en viss hypotes H är sann eller falsk, och 2) om en åtgärd D vidtas eller inte. Vi kan inte observera H direkt; snarare, vi är tvungna att göra slutsatser om den relativa sannolikheten för H genom att observera delar av bevis E, E 2,..., En· Således försöker vi att fatta ett beslut om en bästa åtgärd i det allmänna fallet där vi har ofullständig information om världen. Vi ska förenkla vår analys genom att överväga fallet där D, H och Ei är binärt värderade variabler (dvs. är sanna eller falska). För att förenkla vår modell ytterligare, kommer vi att anta att alla bevis är villkorligt oberoende, med tanke på H eller..., H. I Avsnitt 5, undersöker vi hur dessa rövar kan mildras. Slutligen, för bestämdhet, Vi ass ume att det är lämpligt att vidta åtgärder D (i motsats till..., D) om H är sant. Med tanke på hypotesen och dess negation kan vi beräkna hypotesens senare sannolikhet genom att multiplicera alla sannolikhetskvoter, P JL'W), med de tidigare oddsen, P1L'W). Eftersom D och H är binära, kan vi förenkla vårt resonemang om huruvida vi bör vidta åtgärd D genom att beräkna en tröskel sannolikhet, p •, för beslutet. Denna tröskel sannolikhet definieras som 163 Figur 1: En influence-diagram representation av diagnos problemet. Nyttan (diamond node, U) beror på en hypotes (cirkulär nod, H) och ett beslut (kvadrat nod, D). Alla bevis finns tillgängliga när beslutet fattas. Sannolikhet H med vilken vi är likgiltiga mellan att agera och att inte agera. Det vill säga, vi definierar p * som den punkt där agerar och inte agerar har lika nytta, eller -p Vikten av bevis, w;, definieras som log av sannolikhetsförhållandet, In.\;. Kartläggning av sannolikhetskvoter i vikter av bevis gör att vi kan uppdatera tron på en sannolikhet genom att lägga till vikter av bevis. (Se [4] för en diskussion om användningen av bevisvikter i analysen av trosuppdateringar i formalismer för att hantera osäkerhet i artificiell intelligens.) Vi kan skriva om trösklar-sannolikhet villkor i termer av log-likelihood förhållandet där w1 =I A;. Det är bättre att agera om och endast om i detta uttryck, w• är tröskelsumman av bevisvikter för beslutsproblem. Vi kommer att använda denna formulering av diagnostiskt beslutsfattande, i samband med antagandet att alla bevis är villkorligt oberoende, för att analysera kompromisser i samband med beräkning kontra sammanställning. 3 Med tanke på ett enkelt beslutsproblem som definieras inom modellen för diagnos och analytisk ram som beskrivs i avsnitt 2, två grundläggande designalternativ är: 1. Beräkna. Ge vår beräknings beslutsfattare med förmågan att utföra probabilistic inference i realtid, och engagera sig i ett beslut som maximerar förväntad nytta. Det vill säga, med tanke på en vektor av information om sanningen status för alla relevanta bevis, vi beräkna m kräver ett minne cache av en storlek som växer exponentiellt med antalet bevis som beaktas (en n-dimensionell array). Vi vill jämföra de relativa kostnaderna och fördelarna med dessa två alternativ. För att göra det, bestämmer vi nettoinferentiellt värde (NIV) för varje alternativ. Ett alternativs nettoslutvärde är det förväntade nettonuvärdet av detta alternativ under hela dess livstid. I detta dokument delar vi upp detta värde i tre komponenter. Den första komponenten är det förväntade värdet av de rekommendationer som ges genom varje metod. I det allmänna fallet, kompileringsmetoden kommer att ignorera en del av ailable information. Därför kommer kvaliteten på dess rekommendationer vanligtvis att vara lägre än de som härrör från datorer. Den andra komponenten är minneskraven vid beräkning och sammanställning. Slutligen måste vi överväga kostnaden för handläggningstiden, baserad på försenat svar, när ett ärende läggs fram. Denna kostnad kan bero på om H är sant (t.ex., anta att H är hypotesen att en patient får en hjärtattack). Låt EV-kalkylen ange det förväntade värdet av ett system som förbinder sig att beräkna policyn för en enda episod. Låt också PC mp uteand PC,;;, "% pu tedenotera bearbetningskostnaderna för beräkning givet H är sant och där r är en faktor som omvandlar det förväntade värdet av varje politik på en enda problem exempel till en sammanfattning (nuvarande) värde för en rad problemfall under livet på systemet. (En diskussion om begränsad optimalitet och relaterade frågor om värdet av ett resonemangssystem under en livstid och över en specifik
När det gäller handling under osäkerhet, Heckerman, et al. undersökt metoder för optimal sammanställning av åtgärder som ges en begränsad mängd minne REF.
The Compilation of Decision Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}