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| Multiattributive Nutzentheorie: Der Multi-Attribut-Nutzen (MAU) ist ein Rahmen für die Entscheidungsfindung, wenn mehrere Faktoren zu berücksichtigen sind. Es basiert auf der Idee, dass wir jedem Faktor einen Nutzwert zuweisen und dann diese Werte abwägen können, um die beste Entscheidung zu treffen._____________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 |
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KI-Forschung über Multiattribute Nutzentheorie - Lexikon der Argumente
Norvig I 622 Multiattributive Nutzentheorie/KI-Forschung/Norvig/Russell: Die Entscheidungsfindung im Bereich der öffentlichen Ordnung (public policy) ist mit hohen Einsätzen verbunden, sowohl in Bezug auf Geld als auch auf Leben. Zum Beispiel (...) müssen bei der Standortauswahl eines neuen Flughafens die durch den Bau verursachten Störungen, die Kosten für Bauland, die Entfernung zu den Bevölkerungszentren, der Lärm des Flugbetriebs, Sicherheitsaspekte, die sich aus der lokalen Topographie und den Wetterbedingungen ergeben, usw. berücksichtigt werden. Probleme wie diese, bei denen die Ergebnisse durch zwei oder mehr Attribute gekennzeichnet sind, werden mit der multiattributen Nutzentheorie (multi-attribute utility theory)(MAUT) bearbeitet. Norvig I 624 Präferenzen: Angenommen, wir haben n Attribute, von denen jedes d verschiedene mögliche Werte hat. Um die vollständige Nutzenfunktion U(x1,..., xn) zu spezifizieren, benötigen wir im Extremfall dn Werte. Nun entspricht der Extremfall einer Situation, in der die Präferenzen des Agenten keinerlei Regelmäßigkeit aufweisen. Die multiattributive Nutzentheorie basiert auf der Annahme, dass die Präferenzen typischer Agenten viel mehr Struktur haben. Die grundlegende Regelmäßigkeit, die in deterministischen Präferenzstrukturen auftritt, wird als Präferenzunabhängigkeit (preference independence) bezeichnet. Zwei Attribute X1 und X2 sind vorzugsweise unabhängig von einem dritten Attribut X3, wenn die Präferenz zwischen den Ergebnissen (x1,x2,x3) und (x'1, x'2, x3) nicht von dem jeweiligen Wert x3 für das Attribut X3 abhängt. Man könnte (in unserem Flughafenbeispiel) z.B. vorschlagen, dass Lärm und Kosten vorzugsweise unabhängig von Norvig I 625 Todesfällen sind. Wir sagen, dass der Satz von Attributen {Lärm, Kosten, Todesfälle} eine mutual preferential independence (MPI) aufweist. MPI besagt, dass jedes Attribut zwar wichtig sein kann, aber nicht die Art und Weise beeinflusst, in der man die anderen Attribute gegeneinander austauscht. Unsicherheit: (siehe Keeney und Raiffa (1976)(1). Wenn Unsicherheit im Bereich vorhanden ist, müssen wir auch die Struktur der Präferenzen zwischen den Lotterien berücksichtigen und die sich daraus ergebenden Eigenschaften der Nutzenfunktionen verstehen, und nicht nur die Wertfunktionen. Norvig I 626 Der Grundgedanke der Nutzenunabhängigkeit (utility independence) dehnt die Präferenzunabhängigkeit auf Lotterien aus: Ein Satz von Attributen X ist nutzenunabhängig von einem Satz von Attributen Y, wenn die Präferenzen zwischen den Lotterien für die Attribute in X unabhängig von den speziellen Werten der Attribute in Y sind. Ein Satz von Attributen ist mutually utility independent (MUI), wenn jede seiner Teilmengen nutzenunabhängig von den übrigen Attributen ist. Auch hier scheint es vernünftig, vorzuschlagen, dass die Flughafenattribute MUI sind. MUI impliziert, dass das Verhalten des Agenten durch eine multiplikative Nutzenfunktion beschrieben werden kann (Keeney, 1974)(2). >Entscheidungsnetzwerke/Norvig, >Informationswert/Norvig. Norvig I 638 Keeney und Raiffa (1976)(1) geben eine gründliche Einführung in die multiattributive Nutzentheorie. Sie beschreiben frühe Computerimplementierungen von Methoden zur Ermittlung der notwendigen Parameter für eine Multiattributive Nutzfunktion und bieten umfangreiche Darstellungen realer Anwendungen der Theorie. In der KI ist die wichtigste Referenz für MAUT das Papier von Wellman (1985)(3), das ein System namens URP (Utility Reasoning Package) enthält, das eine Sammlung von Aussagen über Präferenzunabhängigkeit und bedingte Unabhängigkeit zur Analyse der Struktur von Entscheidungsproblemen verwenden kann. 1. Keeney, R. L. and Raiffa, H. (1976). Decisions with Multiple Objectives: Preferences and Value radeoffs. Wiley. 2. Keeney, R. L. (1974). Multiplicative utility functions. Operations Research, 22, 22–34. 3. Wellman, M. P. (1985). Reasoning about preference models. Technical report MIT/LCS/TR-340, Laboratory for Computer Science, MIT._____________ 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 ArgumenteDer 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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