Sieci bayesowskie jako narzędzie wspomagające proces podejmowania decyzji

• Autorzy: Król A.

Warianty tytułu

EN

Bayesian networks as a tool for supporting decision making

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W trakcie podejmowania decyzji często istnieje konieczność wykorzystania informacji, które są niepewne lub niekompletne. Wśród wielu narzędzi formalnych wspomagających proces podejmowania decyzji godne uwagi wydają się sieci bayesowskie (przekonaniowe). Ich nazwa pochodzi od zajmującego ważne miejsce w rachunku prawdopodobieństwa i statystyce twierdzenia Bayesa, które postuluje rewizję wcześniejszych przekonań w świetle nowych faktów. Wiedza dziedzinowa jest tu zakodowana w postaci grafu, którego topologia naśladuje przyczynową strukturę dziedziny.

EN

When decision making there is often a need to use information that is uncertain or incomplete. Among many formal tools for supporting decision-making process Bayesian networks (belief) seem to be noteworthy. The name origins from Bayes' theorem, occupying an important place in probability and statistics, which postulates a revision of the earlier beliefs in the light of new facts. The knowledge is here encoded in the form of a graph, which mimics the topology of the causal structure of the domain.

Słowa kluczowe

PL

systemy decyzyjne; sieci bayesowskie; wartość informacji

EN

decision systems; Bayesian networks; value of information

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska
• Rocznik: 2014
• Tom: z. 71
• Strony: 209--218
• Opis fizyczny: Bibliogr. 7 poz.

Twórcy

autor

Król A.

• Politechnika Śląska. Wydział Transportu

Bibliografia

• 1. Bolstad W.M.: Introduction to Bayesian statistics. Wiley-Interscience, 2004.
• 2. Cheng J., Druzdzel M.J.: AIS-BN: An adaptive importance sampling algorithm for evidential reasoning in large Bayesian networks. Journal of Artificial Intelligence Research, Vol. 13, 2000, pp. 155-188,
• 3. Heckerman D., Geiger D., Chickering D.M.: Learning Bayesian networks: the combination of knowledge and statistical data, Machine Learning 20 (3), 1995, pp. 197-243.
• 4. http://genie.sis.pitt.edu/
• 5. Owczarek T.: Modelowanie sytuacji decyzyjnych przy wykorzystaniu diagramów wpływu, Zeszyty Naukowe Politechniki Śląskiej, s. Organizacja i Zarządzanie, z. 45, Wyd. Pol. Śląskiej, Gliwice 2008.
• 6. Yuan C., Druzdzel M.J.: An importance sampling algorithm based on evidence pre-propagation. Proceedings of the 19th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, Morgan Kaufmann Publishers Inc., 2003, pp. 624-631.
• 7. Zaleski Z.: Model SEU jako narzędzie analizy procesów decyzyjnych. Roczniki Filozoficzne. Tom XXVII, zeszyt 4, 1979, ss. 105-123.