Preference Elicitation within Framework of Fully Probabilistic Design of Decision Strategies

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F19%3A00519795" target="_blank" >RIV/67985556:_____/19:00519795 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.ifacol.2019.12.656" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1016/j.ifacol.2019.12.656</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.ifacol.2019.12.656" target="_blank" >10.1016/j.ifacol.2019.12.656</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Preference Elicitation within Framework of Fully Probabilistic Design of Decision Strategies

Popis výsledku v původním jazyce

The paper proposes the preference-elicitation support within the framework of fully probabilistic design (FPD) of decision strategies. Agent employing FPD uses probability densities to model thenclosed-loop behaviour, i.e. a collection of all observed, opted and considered random variables. Opted actions are generated by a randomised strategy. The optimal decision strategy minimises KullbackLeibler divergence of the closed-loop model to its ideal counterpart describing the agent’s preferences. Thus, selecting the ideal closed-loop model comprises preference elicitation.nThe paper provides a general choice of the best ideal closed-loop model reflecting agent’s preferences. The foreseen application potential of such a preference elicitation is high as FPD is a non-trivial dense extension of Bayesian decision making that dominates prescriptive decision theories. The general solution is illustrated on the regulation task with a linear Gaussian model describing the agent’s environment.

Název v anglickém jazyce

Preference Elicitation within Framework of Fully Probabilistic Design of Decision Strategies

Popis výsledku anglicky

The paper proposes the preference-elicitation support within the framework of fully probabilistic design (FPD) of decision strategies. Agent employing FPD uses probability densities to model thenclosed-loop behaviour, i.e. a collection of all observed, opted and considered random variables. Opted actions are generated by a randomised strategy. The optimal decision strategy minimises KullbackLeibler divergence of the closed-loop model to its ideal counterpart describing the agent’s preferences. Thus, selecting the ideal closed-loop model comprises preference elicitation.nThe paper provides a general choice of the best ideal closed-loop model reflecting agent’s preferences. The foreseen application potential of such a preference elicitation is high as FPD is a non-trivial dense extension of Bayesian decision making that dominates prescriptive decision theories. The general solution is illustrated on the regulation task with a linear Gaussian model describing the agent’s environment.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10103 - Statistics and probability

Projekt

<a href="/cs/project/LTC18075" target="_blank" >LTC18075: Distribuované racionální rozhodování: kooperační aspekty</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2019

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

IFAC-PapersOnLine. Volume 52, Issue 29 - Proceedings of the 13th IFAC Workshop on Adaptive and Learning Control Systems 2019

ISBN

—

ISSN

2405-8963

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

239-244

Název nakladatele

Elsevier

Místo vydání

Amsterdam

Místo konání akce

Winchester

Datum konání akce

4. 12. 2019

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000507495600041