Fully Probabilistic Design of Dynamic Decision Strategies for Imperfect Participants in Market Scenarios
Project goals
Decision making (DM) is a targeted choice of actions based on given knowledge and preferences. Normatively, Bayesian DM, maximising expected utility, should be used under uncertainty but this happens less than desirable. Often, imperfection of the DM participant can be blamed as it limits the deliberation effort spent. In economical, societal, biological and technical systems, labour division copes with complex DM tasks within which each participant selfishly solves DM tasks it manages, while interacting in market fashion with its similar neighbours. Project will equip them with logically complete and conceptually feasible DM support, which will increase midly their deliberation load while requiring no perfect facilitator or unlimited external resources. The support will employ fully probabilistic design (FPD, a generalisation of Bayesian DM) for: elicitation of domain knowledge and preferences into probabilities used by FPD; merging of incomplete and incompletely compatible distributions, offered by neighbours; feasible approximate learning and design of DM strategies.
Keywords
Main JEL classificationC02D8 (80-83)C79support of dynamic Bayesian decision makinginteracting imperfect participantsknowledge and preference elicitationcross-entropy
Public support
Provider
Czech Science Foundation
Programme
Standard projects
Call for proposals
Standardní projekty 17 (SGA0201300005)
Main participants
Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i.
Contest type
VS - Public tender
Contract ID
13-13502S
Alternative language
Project name in Czech
Plně pravděpodobností návrh dynamických rozhodovacích strategií s nedokonalými účastníky v tržních scénářích
Annotation in Czech
Rozhodování cíleně volí akce ve shodě s danou znalostí a preferencemi. Ač by se normativně mělo za neurčitosti vždy rozhodovat bayesovsky (maximalisovat očekávaný užitek), často tomu tak není díky nedokonalosti rozhodujícících účastníků, kteří věnují rozhodovací úloze omezenou pozornost. Přitom v ekonomických, společenských, biologických a technických systémech umožňuje dělba práce velmi složitá rozhodování. V nich každý ze sebestředných nedokonalých účastníků řeší úlohy, na něž stačí a interaguje tržně se svými podobně charakterizovanými sousedy. Projekt jim poskytne logicky ucelenou a koncepčně využitelnou podporu, která je příliš nezatíží a nebude vyžadovat dokonalého prostředníka či neomezené vnější zdroje. Teorie, založená na původním plně pravděpodobnostním návrhu (PPN) zobecňujícím bayesovské rozhodování, podpoří: překlad oborové znalosti a popisu preferencí na pravděpodobnosti nutné pro PPN; spojování neúplně kompatibilních pravděpodobností (poskytnutých též sousedy) do úplného popisu; přibližné odhadování a návrh strategie zajišťující využitelnost PPN.
Scientific branches
Completed project evaluation
Provider evaluation
U - Uspěl podle zadání (s publikovanými či patentovanými výsledky atd.)
Project results evaluation
This project contributed to develop the fully-probabilistic decision-making theory suitable for dynamic decision-making under uncertainty. It resulted in enormous number of publications in the field, most of them were published in journals outside of social sciences and of economics in particular, with limited contribution to economics.
Solution timeline
Realization period - beginning
Feb 1, 2013
Realization period - end
Dec 31, 2016
Project status
U - Finished project
Latest support payment
Apr 5, 2016
Data delivery to CEP
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data delivery code
CEP17-GA0-GA-U/03:1
Data delivery date
Jun 28, 2017
Finance
Total approved costs
5,792 thou. CZK
Public financial support
5,792 thou. CZK
Other public sources
0 thou. CZK
Non public and foreign sources
0 thou. CZK
Basic information
Recognised costs
5 792 CZK thou.
Public support
5 792 CZK thou.
100%
Provider
Czech Science Foundation
CEP
AH - Economics
Solution period
01. 02. 2013 - 31. 12. 2016