Possibilistiska nätverk är viktiga och effektiva verktyg för att resonera under osäkerhet. I detta dokument föreslås en ny grafisk modell för beslutsfattande under osäkerhet baserad på posibilistiska nätverk. I possibilistiska beslutsproblem under osäkerhet uttrycks tillgänglig kunskap genom möjlighetsfördelning och preferenser kodas med hjälp av en annan möjlighetsfördelning som representerar den kvalitativa nyttan. I den första delen av dokumentet föreslås ett nytt grafiskt sätt att representera ett sådant problem, där agentens kunskaper och preferenser kodas separat av två olika posibilistiska nätverk. Den första kodar agentens tro och den andra representerar den kvalitativa nyttan. I den andra delen av dokumentet föreslås en ny algoritm för att beräkna optimistiska optimala beslut som bygger på sammanslagning av dessa två posibilistiska nätverk. Faktum är att det kvalitativa possibilistiska beslutet betraktas som ett datafusionsproblem för dessa två särskilda possibilistiska nätverk. Vi visar att beräkningen av optimala beslut kommer ner för att beräkna en normaliseringsgrad av korsningsträdet i samband med grafen som representerar fusionen av agentens övertygelser och preferenser. Nyckelord: Possibilistisk beslutsteori, minbaserade possibilistiska nätverk, korsningsträd. Beslutsfattande under osäkerhet spelar en viktig roll i Artificiell Intelligens (AI) tillämpningar. Flera verktyg för beslutsfattande har tagits fram för att hjälpa beslutsfattare i deras uppgifter: simuleringstekniker, dynamisk programmering, logiska beslutsmodeller och grafiska beslutsmodeller. Detta dokument fokuserar på grafiska beslutsmodeller som ger effektiva beslutsverktyg genom att möjliggöra en kompakt representation av beslutsproblem under osäkerhet [1]. De flesta av beslutsgrafikmodellerna är baserade på Influence Diagrams (ID) [2] för att representera beslutsfattarens övertygelser och preferenser om sekvenser av beslut som ska fattas under osäkerhet. Utvärderingen av påverkan diagram säkerställer optimala beslut samtidigt maximera beslutsfattarens förväntade verktyg. För att få fram optimala beslut finns det två utvärderingsmetoder: direkta metoder [3] som kräver tunga beräkningar och indirekta metoder [4] som kräver en grafisk omvandling av den initiala grafen till en sekundär struktur som kommer att användas i olika beräkningar. Dessutom är det i många tillämpningar lättare att uttrycka osäkerhet på ett kvalitativt sätt genom att ranka olika stater i världen. På samma sätt är det lättare att skapa ett preferensförhållande mellan olika konsekvenser. I dessa situationer är möjlighetsteori [5] en lämplig ram för att representera osäkra kunskaper och preferenser. En kvalitativ posibilistisk beslutsmodell [6] möjliggör ett gradvist uttryck för både agentens preferenser och kunskap. Det finns få verk på beslutsfattande med hjälp av posibilistiska nätverk. Garcia och Sabbadin [7] har föreslagit en posibilistisk motsvarighet till standardinfluensdiagram. Possibilistiska influensdiagram (PID) erbjuder en kompakt representation av problem med beslutsfattande under osäkerhet. Den grafiska delen av posibilistiska influensdiagram är exakt samma som för standardinfluensdiagram. Osäkerhet uttrycks av möjlighet grader och preferenser betraktas som tillfredsställelse grader. Till skillnad från probabilistisk beslutsteori som bygger på ett förväntat nyttokriterier för att utvärdera optimala beslut, erbjuder en kvalitativ possibilistisk beslutsteori flera kvalitativa nyttokriterier för beslutsmetoder under osäkerhet. Bland dessa kriterier kan nämnas den pessimistiska nyttan och den optimistiska som föreslås i [6], den binära nytta föreslås av Giang och Shenoy [8], etc. För att utvärdera sådana possibilistiska influensdiagram har två sätt att utföra denna uppgift föreslagits i litteraturen: 1) en indirekt metod som omvandlar ett possibilistiskt influensdiagram antingen till ett beslutsträd [7] eller till ett kvalitativt possibilistiskt nätverk [9] och 2) en direkt metod [7] som använder initiala strukturer men kräver tunga beräkningar för att uppdatera fördelningstabeller för möjligheter. Vårt mål i detta dokument är att föreslå en ny grafisk modell för att representera beslutsfattande under osäkerhet som bygger på användning av posibilistiska nätverk. När agentens kunskap och preferenser uttrycks på ett kvalitativt sätt föreslår vi att de representeras av två distinkta kvalitativa posibilistiska nätverk. Den första kodar för en gemensam möjlighetsfördelning som representerar tillgänglig kunskap och den åttonde konferensen för det europeiska samhället för Fuzzy Logic and Technology (EUSFLAT 2013)
I själva verket bygger det posibilistiska nätverk som utfärdats från fusionsfasen REF ) på en mer kompakt representation av den kvalitativa nyttan.
A possibilistic graphical model for handling decision problems under uncertainty
{'venue': 'EUSFLAT Conf.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}