Vid modellering av beslutsproblem med hjälp av influensdiagramramen vilar den kvantitativa delen på två huvudkomponenter: sannolikhet för att representera beslutsfattarens osäkerhet om domänen och verktygen för att representera preferenser. Under det senaste årtiondet har flera metoder utvecklats för att lära sig sannolikheterna från en databas. Metoder för att lära sig verktygen har dock endast fått begränsad uppmärksamhet i datavetenskapen. En lovande metod för att lära sig en beslutsfattares nyttofunktion är att börja i beslutsfattarens observerade beteendemönster, och sedan hitta en nyttofunktion som (tillsammans med en domänmodell) kan förklara detta beteende. Det vill säga, det antas att beslutsfattarens preferenser återspeglas i beteendet. Standard inlärningsalgoritmer antar också att beslutsfattaren är beteende konsekvent, d.v.s., med tanke på en modell av beslutsproblem, det finns en nyttofunktion som kan redogöra för alla observerade beteende. Tyvärr är detta antagande sällan giltigt i verkliga beslutsproblem, och i dessa situationer kan befintliga inlärningsmetoder endast identifiera en trivial nyttofunktion. I detta papper vi slappna av denna konsekvens antagande, och föreslå två algoritmer för att lära en beslutsfattare nytta funktion från möjligen inkonsekvent beteende; inkonsekvent beteende tolkas som slumpmässiga avvikelser från en underliggande (sann) nyttofunktion. Den största skillnaden mellan de två algoritmerna är att den första underlättar en form av batch lärande medan den andra fokuserar på anpassning och är särskilt väl lämpad för scenarier där DM: s preferenser förändras över tiden. Empiriska resultat visar algoritmernas dragbarhet, och de visar också att algoritmerna konvergerar mot den sanna nyttofunktionen för även mycket små uppsättningar observationer.
Nielsen och Jensen REF överväger problemet med att modellera en beslutsfattares funktion av (eventuellt) inkonsekvent beteende.
Learning a decision maker's utility function from (possibly) inconsistent behavior
{'venue': 'Artif. Intell.', 'journal': 'Artif. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}