Toma de Decisiones Sencillas

TOMA DE DECISIONES SENCILLAS

" En donde se verá como debe tomar decisiones un agente para obtener lo que desea, por lo menos como promedio"


Retomamos la teoría de la utilidad y la combinamos con la toería de probabilidad para producir un agente teórico para la toma de decisiones racionales basado en aquello que cree y desea.

COMBINACION DE CREENCIAS Y DESEOS EN CONDICIONES DE INCERTIDUMBRE

Las preferencias de un agente por ciertos estados del mundo están incorporadas en una FUNCION DE UTILIDAD, la cual asigna un solo número para expresar qué tan deseable es un estado. Las utilidades se combinan con el resultado de la probabilidades de las acciones para dar una utilidad esperada de cada una de éstas.

La UTILIDAD ESPERADA MAXIMA (MUE) afirma que el agente debe elegir aquellas acciones que permitan obtener el máximo de la utilidad esperada del agente, determina la acción que conviene ejecutar en determinado problema de decisión.

"Si un agente maximiza aquella función de utilidad que refleje correctamente la medida del desempeño con base en la cual se valora su comportamiento, entonces recibirá la más alta calificación en cuanto a desempeño, patiendo del promedio de los posibles ambientes dentro de los cuales se podría ubicar al agente."

LAS BASES DE LA TEORÍA DE LA UTILIDAD

FUNCIONES DE UTILIDAD

La utilidad es una función mediante la que se correlacionan estados y números reales.

"Si bien a nadie le agrada la idea de poner en riesgo la vida humana, es un hecho que constantemente son tomadas decisiones al respecto"

FUNCIONES DE UTILIDAD DE ATRIBUTOS MULTIPLES

Problemas en que los resultados dependen de 2 o más atributos, se abordan por medio de la teoría de la utilidad por atributos múltiples (TUAM). El método que se usa consiste en identificar las irregularidades que se producen en la conducta de preferencias que es de esperar y utilizar lo que se conoce como teoremas de representación.

REDES DE DECISION

 

Para escoger las acciones se evalúa la red de decisión de cada una de las posibilidades. El algoritmo sería:

  1. Definir las variables de evidencia correspondientes al estado actual
  2. Por cada posible valor del nodo de decisión;
      • Configurar el nodo de decisión de acuerdo al valor
      • Calcular las probabilidades posteriores de los nodos padre
      • Calcular la utilidad que corresponde a la acción
  3. Entregar la acción que tenga la mayor utilidad.

LA IMPORTANCIA DE LA INFORMACIÓN

"Una de las partes más importantes de la toma de decisiones es saber qué preguntas hay que hacer"

La teoría del valor de la información permite a un agente decidir qué tipo de información obtener, la cual se obtiene a través de acciones de percepción.

"La información tiene valor en la medida en que tiene probailidad de provocar la modificación de un plan, y en la medida en que el nuevo plan resulte significativamente mejor que el anterior"

"El valor de la información es negativo"

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