Två algoritmer presenteras för "kompilera" influensdiagram i en uppsättning enkla beslutsregler. Dessa beslutsregler definierar enkla, fullständiga, konsekventa och nära- pti-la beslutsförfaranden. Dessa sammanställningsalgoritmer kan användas för att härleda beslutsförfaranden för mänskliga team lösa tidsbegränsade beslutsproblem. Inom vissa forskningssamfund (t.ex. artificiell intelligens) finns det ett växande erkännande av att _ Bayesian beslutsteori ger en kraftfull funnatwn på vilken man kan utveckla automatiserade och delvis automatiserade resonemangssystem. Beslutsteori ger en övertygande semant cs för inferens och handling _ under osäkerhet, samt en ram för evaluatmg! han är tillräcklig med heuristiska metoder. Användningen av Bayesian tekniker är nu gemensam plats i ett antal rese ch områden, inklusive slutsatser (t.ex., Pearl, 1? 87), plannmg (t.ex., Dean och Wellman, 1991), och learrung (t.ex., Paass, 1991 Många beslutsuppgifter, särskilt i ledning och kontroll (C2) arena, innebär upprepad behandling av liknande fall (sensortolkning, objektidentifiering, objekt plats, IFF, etc.). Dessa uppgifter är bra kandidater för tillämpning av beslutsnätverk. Många av dessa uppgifter är emellertid strängt tidsbegränsade. Därför förfaranden för snabb behandling av beslutsnätverk, liksom snabb behandling av deras resultat av användare, mu. St. utvecklas innan den potentiella nyttan av beslutsnätverk kan realiseras fullt ut. Tyvärr, som visas av Cooper (1990), den beräkningsmässiga komplexiteten av com uting posteri r sannolikheter i ett sannolikhetsnätverk IS NP-Hard. Detta innebär detta. Den beräkningssats som krävs för att välja optimala beslut med hjälp av ett beslutsnätverk är minst exponentiell med nätverkets storlek. För att realistiskt kunna tillämpa Bayesian beslutsteori på tidsbegränsade problem, måste därför beräkningsmässigt enklare förfaranden utvecklas som ungefärligt x ct Bayesian resonemang. Dessutom omfattar många av gruppens beslutsuppgifter beslut om liv och död. Många tror att det är oförståndigt att delegera ett sådant beslut till maskiner. Detta innebär att det krävs mänskligt genomförbara beslutsförfaranden, även när normativa Bayesiska förfaranden finns tillgängliga. Tidigare forskare har undersökt tre olika metoder för att approximera snabb handläggning av beslutsnätverk. Den första är att använda simuleringsalgoritmer som genererar ungefärliga lösningar i polynom tid (t.ex. Henrion, 1988). Den andra (t.ex., Dean och Wellman, 1991) är att dela upp resonemangsproblemet i en serie av inkrementella resonemangssteg, och att uppskatta den beräkningsbörda som är involverad innan varje steg utförs. Om det inte finns tillräckligt med tid för att genomföra nästa steg, erbjuds den aktuella lösningen som en catima i? n. Tyvärr genererar båda dessa metoder beslutsförfaranden som inte kan verkställas av människor, eller lätt för människor att förstå. En tredje metod är att "kompilera" ett beslutsnätverk i en uppsättning enkla beslutsförfaranden och att tillämpa dessa beslutsförfaranden vid tidpunkten för verkställandet. Detta tillvägagångssätt kan användas för att generera beslutsförfaranden som människor kan
REF diskuterar också frågan om att ta upp ett beslutsproblem i ett lägesträd.
Two Procedures for Compiling Influence Diagrams
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}