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Algorithms for Decision Making
Eine umfassende Einführung in Algorithmen für die Entscheidungsfindung unter Unsicherheit, die die zugrunde liegenden mathematischen Problemformulierungen und die Algorithmen zu deren Lösung vorstellt.
Automatisierte Entscheidungsfindungssysteme oder entscheidungsunterstützende Systeme - die in Anwendungen eingesetzt werden, die von der Vermeidung von Flugzeugkollisionen bis hin zur Brustkrebsvorsorge reichen - müssen so konzipiert sein, dass sie verschiedene Unsicherheitsquellen berücksichtigen und gleichzeitig mehrere Ziele sorgfältig abwägen. Dieses Lehrbuch bietet eine umfassende Einführung in Algorithmen für die Entscheidungsfindung unter Unsicherheit, die die zugrunde liegenden mathematischen Problemformulierungen und die Algorithmen zu ihrer Lösung abdeckt.
Das Buch befasst sich zunächst mit dem Problem der Argumentation über Unsicherheit und Ziele bei einfachen Entscheidungen zu einem einzigen Zeitpunkt und wendet sich dann sequenziellen Entscheidungsproblemen in stochastischen Umgebungen zu, bei denen die Ergebnisse unserer Handlungen ungewiss sind. Weiter geht es um Modellunsicherheit, wenn wir nicht mit einem bekannten Modell beginnen und durch Interaktion mit der Umwelt lernen müssen, wie wir handeln sollen; um Zustandsunsicherheit, bei der wir den aktuellen Zustand der Umwelt aufgrund unvollkommener Wahrnehmungsinformationen nicht kennen; und um Entscheidungskontexte, an denen mehrere Akteure beteiligt sind. Das Buch konzentriert sich in erster Linie auf Planungs- und Verstärkungslernen, obwohl einige der vorgestellten Techniken auf Elemente des überwachten Lernens und der Optimierung zurückgreifen. Die Algorithmen sind in der Programmiersprache Julia implementiert. Abbildungen, Beispiele und Übungen vermitteln die Intuition hinter den verschiedenen vorgestellten Ansätzen.
| ISBN: | 9780262047012 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2022 |
| Seitenzahl: | 704 |
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