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Entscheidungstheorie: Die Entscheidungstheorie befasst sich mit der Frage, wie man angesichts von Ungewissheit optimale Entscheidungen treffen kann. Sie ist ein Teilgebiet der angewandten Wahrscheinlichkeitsrechnung und der analytischen Philosophie. Die Entscheidungstheorie verwendet mathematische Modelle, um Entscheidungsprobleme darzustellen und die beste Entscheidung in einer bestimmten Situation zu ermitteln. Diese Modelle berücksichtigen die verschiedenen Optionen, die zur Verfügung stehen, die Wahrscheinlichkeiten der verschiedenen Ergebnisse und den Wert der verschiedenen Ergebnisse.

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Anmerkung: Die obigen Begriffscharakterisierungen verstehen sich weder als Definitionen noch als erschöpfende Problemdarstellungen. Sie sollen lediglich den Zugang zu den unten angefügten Quellen erleichtern. - Lexikon der Argumente.

 
Autor Begriff Zusammenfassung/Zitate Quellen

KI-Forschung über Entscheidungstheorie - Lexikon der Argumente

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Entscheidungstheorie/KI-Forschung/Norvig/Russell: Die Entscheidungstheorie ist seit den 1950er Jahren ein Standardwerkzeug in den Wirtschafts-, Finanz- und Managementwissenschaften. Bis in die 1980er Jahre waren Entscheidungsbäume das Hauptwerkzeug zur Darstellung einfacher Entscheidungsprobleme. Smith (1988)(1) gibt einen Überblick über die Methodik der Entscheidungsanalyse. Einflussdiagramme wurden von Howard und Matheson (1984)(2) eingeführt, basierend auf früheren Arbeiten am SRI (Miller et al., 1976)(3). Die Methode von Howard und Matheson beinhaltete die
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Ableitung eines Entscheidungsbaums aus einem Entscheidungsnetz, aber im Allgemeinen ist der Baum von exponentieller Größe. Shachter (1986)(4) entwickelte eine Methode, um Entscheidungen direkt auf der Grundlage eines Entscheidungsnetzes zu treffen, ohne dass ein zwischengeschalteter Entscheidungsbaum erstellt werden muss. Dieser Algorithmus war auch einer der ersten, der eine vollständige Inferenz für mehrfach verbundene Bayessche Netze lieferte. Zhang et al. (1994)(5) zeigten, wie man die bedingte Unabhängigkeit von Informationen zur Reduzierung der Baumgröße in der Praxis nutzen kann; sie verwenden den Begriff Entscheidungsnetzwerk für Netzwerke, die diesen Ansatz verwenden (obwohl andere ihn als Synonym für das Einflussdiagramm verwenden). Nilsson und Lauritzen (2000)(6) verknüpfen Algorithmen für Entscheidungsnetzwerke mit laufenden Entwicklungen von Clustering-Algorithmen für Bayessche Netze. Koller und Milch (2003)(7) zeigen, wie Einflussdiagramme zur Lösung von Spielen verwendet werden können, bei denen Informationen von gegnerischen Spielern gesammelt werden, und Detwarasiti und Shachter (2005)(8) zeigen, wie Einflussdiagramme als Entscheidungshilfe für ein Team verwendet werden können, das zwar Ziele teilt, aber nicht alle Informationen perfekt teilen kann. Die Sammlung von Oliver und Smith (1990)(9) enthält eine Reihe von nützlichen Artikeln über Entscheidungsnetzwerke, ebenso wie die Sonderausgabe der Zeitschrift Networks von 1990. >Entscheidungsnetzwerke/Norvig
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Überraschend wenige frühe KI-Forscher haben nach den frühen Anwendungen in der medizinischen Entscheidungsfindung entscheidungstheoretische Werkzeuge übernommen (...). Eine der wenigen Ausnahmen war Jerry Feldman, der die Entscheidungstheorie auf Probleme der Vision (Feldman und Yakimovsky, 1974)(10) und der Planung (Feldman und Sproull, 1977)(11) anwandte. Nach dem Wiederaufleben des Interesses an probabilistischen Methoden in der KI in den 1980er Jahren setzten sich entscheidungstheoretische Expertensysteme durch (Horvitz et al., 1988(12); Cowell et al., 2002)(13). >Expertensysteme/KI-Forschung/Norvig.


1. Smith, J. Q. (1988). Decision Analysis. Chapman and Hall.
2. Howard, R. A. and Matheson, J. E. (1984). Influence diagrams. In Howard, R. A. and Matheson,
J. E. (Eds.), Readings on the Principles and Applications of Decision Analysis, pp. 721–762. Strategic
Decisions Group.
3. Miller, A. C., Merkhofer, M. M., Howard, R. A., Matheson, J. E., and Rice, T. R. (1976). Development of automated aids for decision analysis. Technical report, SRI International.
4. Shachter, R. D. (1986). Evaluating influence diagrams. Operations Research, 34, 871–882.
5. Zhang, N. L., Qi, R., and Poole, D. (1994). A computational theory of decision networks. IJAR, 11,
83–158.
6. Nilsson, D. and Lauritzen, S. (2000). Evaluating influence diagrams using LIMIDs. In UAI-00, pp. 436–445.
7. Koller, D. and Milch, B. (2003). Multi-agent influence diagrams for representing and solving games.
Games and Economic Behavior, 45, 181–221.
8. Detwarasiti, A. and Shachter, R. D. (2005). Influence diagrams for team decision analysis. Decision
Analysis, 2(4), 207–228.
9. Oliver, R. M. and Smith, J. Q. (Eds.). (1990). Influence Diagrams, Belief Nets and Decision Analysis.
Wiley.
10. Feldman, J. and Yakimovsky, Y. (1974). Decision theory and artificial intelligence I: Semantics-based region analyzer. AIJ, 5(4), 349–371.
11. Feldman, J. and Sproull, R. F. (1977). Decision theory and artificial intelligence II: The hungry monkey.
Technical report, Computer Science Department, University of Rochester.
12. Horvitz, E. J., Breese, J. S., and Henrion, M. (1988). Decision theory in expert systems and artificial intelligence. IJAR, 2, 247–302.
13. Cowell, R., Dawid, A. P., Lauritzen, S., and Spiegelhalter, D. J. (2002). Probabilistic Networks and Expert Systems. Springer.

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Zeichenerklärung: Römische Ziffern geben die Quelle an, arabische Ziffern die Seitenzahl. Die entsprechenden Titel sind rechts unter Metadaten angegeben. ((s)…): Kommentar des Einsenders. Übersetzungen: Lexikon der Argumente
Der Hinweis [Begriff/Autor], [Autor1]Vs[Autor2] bzw. [Autor]Vs[Begriff] bzw. "Problem:"/"Lösung", "alt:"/"neu:" und "These:" ist eine Hinzufügung des Lexikons der Argumente.
KI-Forschung

Norvig I
Peter Norvig
Stuart J. Russell
Artificial Intelligence: A Modern Approach Upper Saddle River, NJ 2010

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