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Cambios realizados en Elvira. Manuel Luque Gallego Proyecto Elvira II Almería 19-20 de Mayo de 2005. Índice. Evaluación de diagramas de influencia con nodos super-valor Generación aleatoria de diagramas de influencia Explicación del razonamiento en diagramas de influencia.

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Presentation Transcript
cambios realizados en elvira

Cambios realizados enElvira

Manuel Luque Gallego

Proyecto Elvira II

Almería

19-20 de Mayo de 2005

ndice
Índice
  • Evaluación de diagramas de influencia con nodos super-valor
  • Generación aleatoria de diagramas de influencia
  • Explicación del razonamiento en diagramas de influencia
evaluaci n de di con nodos sv1
Evaluación de DI con nodos SV
  • En San Sebastián se disponía de los siguientes algoritmos:
    • ReductionAndEvalID: Reduce el DI a uno con un solo nodo de valor y evalúa
    • VariableEliminationSV: Aplica el esquema de eliminación de variables a un árbol de potenciales
  • Implementación desde la reunión de San Sebastián
    • ArcReversalSV: Algoritmo de Tatman y Shachter
evaluaci n de di con nodos sv2
Evaluación de DI con nodos SV
  • Algoritmo de Tatman y Shachter (clase ArcReversalSV)
    • Adaptación del algoritmo de inversión de arcos a DIs con nodos SV
  • Posibilidades de evaluación en el interfaz
    • Sólo políticas óptimas
    • Políticas óptimas y utilidades
  • Adicionalmente la clase ArcReversalSV permite evaluar con subset rule o sin subset rule
generaci n aleatoria de dis
Generación aleatoria de DIs
  • Objetivo: Comparar rendimiento en espacio y tiempo de VariableEliminationSV y ArcReversalSV
    • Generación aleatoria de DI con nodos SV, con orden total entre las decisiones
    • Para medir tiempos se empleó Java 2's Java Virtual Machine Profiler Interface (JVMPI), que proporciona tiempos netos al ejecutar el proceso en un sistema operativo multitarea
  • Generación aleatoria de DIs basada en los trabajos:
    • Jaime S. Ide y Fabio G. Cozman: Redes bayesianas
    • Marta Vomlelova: Diagramas de influencia sin restricciones de orden entre las decisiones
generaci n aleatoria de dis1
Generación aleatoria de DIs
  • Esquema de la generación de DIs aleatorios
    • Generar la estructura
      • Generar estructura de nodos de azar y de decisión
        • Generar un árbol ordenado simple
        • Decidir para cada nodo si es aleatorio o decisión
        • Añadir y quitar enlaces de forma aleatoria
        • Ordenar de forma aleatoria las decisiones no ordenadas
      • Generar estructura de nodos de valor
        • Generar nodos de utilidad (non-super) y elegir aleatoriamente sus padres
        • Combinar aleatoriamente nodos de valor en nodos SV y elegir su tipo (suma o product), hasta que haya un solo nodo SV terminal
    • Generar la parte cuantitativa
      • Generar aleatoriamente las tablas de probabilidad y de utilidad
generaci n aleatoria de dis2
Generación aleatoria de DIs
  • Dibujar en Elvira DIs aleatorios grandes
explicaci n del razonamiento en dis
Explicación del razonamiento en DIs
  • Análisis de la estrategia óptima, basada en los trabajos
    • Cooper: Convertir DI a red bayesiana y propagar sobre red bayesiana para evaluar el DI
    • Finn Jensen: Probabilidad de decisiones futuras
  • Clase añadida: CooperPolicyNetwork, hija de Bnet
explicaci n del razonamiento en dis1
Explicación del razonamiento en DIs
  • Construcción de la CPN (CooperPolicyNetwork)
    • Evaluación del DI con método para DI
    • Construcción de la CPN a partir de las políticas óptimas
      • Nodos de decisión se convierten a nodos de azar con distribución determinística dada por la política óptima
      • Nodos de utilidad y super-valor son convertidos a nodos de azar mediante la transformación de Cooper
explicaci n del razonamiento en dis2
Explicación del razonamiento en DIs
  • Diagrama de influencia y CooperPolicyNetwork
explicaci n del razonamiento en dis3
Explicación del razonamiento en DIs
  • Permite realizar un análisis de la estrategia óptima incorporando la “evidencia” sobre el DI en el interfaz de Elvira
    • Se incorpora la evidencia en la CPN
    • Cálculo de probabilidades a posteriori para el nuevo caso
      • Nodos de azar  Probabilidades marginales
      • Nodos de decisión  Probabilidades de decisiones futuras
      • Nodos de utilidad  Utilidades esperadas para el nuevo caso
explicaci n del razonamiento en dis4
Explicación del razonamiento en DIs
  • El modo inferencia de Elvira dibuja en verde los arcos de no-olvido que no aparecen en el modo edición
  • Probilidades y utilidades de los distintos escenarios del árbol de decisión
    • Ejemplo: p(Oil|Seismic, Test)