Pravděpodobnostní popis dosažitelných cílů rozhodování, aneb jak kvantitativně vyjádřit, co chceme a co můžeme dosáhnout?
| advisor: | Miroslav Kárný |
| e-mail: | show e-mail |
| type: | phd thesis |
| branch of study: | MI_MM, MI_AMSM, II_SIMI |
| key words: | dynamické rozhodování, teorie, algoritmy, pravděpodobnost |
| link: | http://www.utia.cz/AS |
| description: | Úvod Opakovaný výběr mezi dostupnými alternativami (rozhodnutími) tvoří 99% typů lidských i strojových činností. Vybírá se vždy za neurčitosti a neúplné znalosti. Odpovídající teorie optimálního dynamického rozhodování a jeho algoritmizace jsou značně rozvinuty a dále rozvíjeny. Výzkum vytváří teoretické, algoritmické a programové nástroje umožňující co nejlépe využít dostupnou znalost při respektování praktických i teoretických omezení jak rozhodovačů, tak užívané techniky. Uvedené rámcové téma doktorských prací bude přizpůsobeno konkrétnímu doktorandovi a jeho sklonům k teorii, algoritmům, rozvoji programového vybavení či konkrétnější aplikační oblasti (oddělení školitele bylo například aktivní v oblastech řízení, učení, diagnostiky, ekonomie, dopravy, operátorského řízení, participativní demokracie a dalších). Východiskem všech navrhovaných prací bude původní tzv. plně pravděpodobnostní návrh rozhodovacích strategií zobecňující standardní normativní teorie rozhodování. Téma Pravděpodobnostní popis dosažitelných cílů rozhodování, aneb jak kvantitativně vyjádřit, co chceme a co můžeme dosáhnout? I nejlepší rozhodovací strategie nemusí být dostatečně dobrá jestliže kritérium optimality nedostatečně odráží skutečná přání rozhodujícího a/nebo nezohledňuje jejich dosažitelnost. Navrhované téma se týká teoreticky zdůvodnitelných a algoritmicky realizovatelných výběrů kritéria respektujícího neúplně vyjádřená přání rozhodujícího i data pozorovaná během předchozích rozhodování. =========================================================== Introduction 99% activities of human and machines consist of a repetitive choice among available alternatives (decisions). The choice is always made under uncertainty and incomplete knowledge. The corresponding theory of optimal decision making and its algorithmic expression are well developed and permanently improving. The contemporary research creates theoretical, algorithmic and software tools allowing a better exploitation of the available information while respecting theoretical and practical constraints of decision makers and techniques they use. The topic of doctoral theses is understood as a frame, which will be tailored to the specific PhD student and his/her skills and inclination to theoretical, algorithmic, software development or to a specific application domain. The department of the supervisor has been active in control, diagnostics, fault detection, economy, operator control, participative democracy etc. A novel fully probabilistic design of decision strategies, which generalizes the standard normative decision-making theory, will be the theoretical base of the research. Topic Probabilistic description of reachable decision aim: How to quantify what we want and what we can achieve? The optimal decision-making strategy need not to be good enough if the optimized criterion poorly reflects real aims of the decision maker and/or ignores their reachability. The proposed topic orients towards theoretically-justified algorithmic choice of an appropriate criterion according to incompletely expressed wishes of the decision maker and data observed during previous decision making. |
| references: | [1] M. Kárný, T.V.Guy: Fully probabilistic control design, SCL, 55, 4, 259-265, 2006 [2] M. Kárný, T. Kroupa: Axiomatisation of fully probabilistic design, Inf. Sciences 186, 1, 105-113, 2012 [3] M. Kárný: Automated Preference Elicitation for Decision Making, in T.V. Guy , M. Kárný , D.H. Wolpert (Eds), Decision Making and Imperfection, Springer, Studies in Computation Intelligence, 474, 65-99, 2013 |
| last update: | 20.11.2017 22:28:49 |
administrator for this page:
Ľubomíra Dvořáková | last update: 09/12/2011