Distribuovaný plně pravděpodobnostní návrh aneb můžeme podpořit sobeckého nedokonalého rozhodovače působícího v neomezené síti jemu podobných?
| 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 a algoritmy, siť rozhodovačů, 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. Rámcové téma doktorských prací bude přizpůsobeno konkrétnímu doktorandovi a jeho sklonům k teorii, algoritmům, rozvoji programového vybavení či k aplikační oblasti (oddělení školitele bylo např. aktivní v řízení, učení, diagnostice, ekonomii, dopravě, operátorském řízení, participativní demokracie apod). Východiskem všech navrhovaných prací bude původní plně pravděpodobnostní návrh rozhodovacích strategií zobecňující standardní normativní teorie rozhodování. Téma Distribuovaný plně pravděpodobnostní návrh aneb můžeme podpořit sobeckého nedokonalého rozhodovače působícího v neomezené síti jemu podobných? Volba a použití rozhodovacích strategií v netriviálních problémech je všeobecně založena na dělbě úkolů: jednotlivý rozhodovač řeší „sobecky“ problémy, které jsou v jeho hlavním zájmu a jež je schopen řešit. Tím vznikají sítě vzájemně se ovlivňujících rozhodovačů (agentů) a tím i základní zkoumané téma hledající jak je možno teoreticky a algoritmicky podpořit takového agenta, aniž by musel modelovat celou síť či spoléhat na centrálního „super-agenta“. Slibný koncept existuje. ============================================================ 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 Distributed fully probabilistic design: Can we support a selfish imperfect decision maker acting in unlimited network of similar decision makers? The choice and application of decision-making strategies generally rely on labor division: an individual decision maker (agent) “selfishly” solves feasible tasks of his-her primary interest. Networks of mutually interacting agents arise in this way. The research will focus on search for a theoretical and algorithmic support of an agent, which forces the agent neither to model the whole network nor to rely on a global “super-agent”. A promising solution concept has been already proposed. |
| references: | [1] M. Kárný, T.V.Guy: On support of imperfect Bayesian participants, in T.V. Guy , M. Kárný, D.H. Wolpert (Eds), Decision Making with Imperfect Decision Makers, Springer, ISRL, 28, 2012 [2] M. Kárný, T.V. Guy, A. Bodini, F. Ruggeri: Cooperation via sharing of probabilistic information, Int. J. of Computational Intelligence Studies, 1,2, 139-162, 2009 |
| last update: | 20.11.2017 22:28:45 |
administrator for this page:
Ľubomíra Dvořáková | last update: 09/12/2011