Toma de decisiones ( DM) puede verse como una elección intencionada de secuencias de acción. También cubre el control, una elección intencionada de secuencias de entrada. Por regla general, se ejecuta en condiciones de aleatoriedad, incertidumbre y conocimiento incompleto. Se ha propuesto una serie de teorías prescriptivas sobre cómo tomar decisiones óptimas en estas condiciones. Optimizan la secuencia de reglas de decisión, mapeos del conocimiento disponible sobre posibles acciones. Esta secuencia se llama estrategia o política. Entre varias teorías, la DM bayesiana es una teoría de base axiomática ampliamente aceptada que resuelve el diseño de una estrategia de decisión óptima. Describe cantidades aleatorias, inciertas o incompletamente conocidas como variables aleatorias, es decir, por su probabilidad conjunta que expresa creencia en sus posibles valores. La estrategia que minimiza la pérdida esperada (o de manera equivalente maximiza la recompensa esperada) que expresa los objetivos del tomador de decisiones se toma entonces como la estrategia óptima. Si bien la descripción probabilística de creencias está impulsada de manera única y deductiva por reglas para probabilidades conjuntas, la composición y descomposición de la función de pérdida no tiene una maquinaria formal universalmente aplicable.
El diseño totalmente probabilístico (de estrategias de decisión o control, FPD) elimina el inconveniente mencionado y expresa también los objetivos de DM por la probabilidad "ideal" , que asigna valores altos (pequeños) a los comportamientos deseados (no deseados) del bucle cerrado de DM formado por la parte del mundo influenciada y por la estrategia utilizada. FPD tiene una base axiomática y tiene DM bayesiana como su subparte restringida. [1] [2] FPD tiene una serie de consecuencias teóricas, [3] [4] y, lo que es más importante, se ha utilizado con éxito en dominios de aplicación muy diversos. [5]
Referencias
- ↑ Kárný, Miroslav; Kroupa, Tomáš (2012). "Axiomatización del diseño totalmente probabilístico". Ciencias de la información . 186 (1): 105-113. doi : 10.1016 / j.ins.2011.09.018 .
- ^ "Diseño totalmente probabilístico de estrategias de decisión dinámica para participantes imperfectos en escenarios de mercado" . Instituto de Teoría y Automatización de la Información . Consultado el 1 de septiembre de 2014 .
- ^ Kárný, Miroslav; Guy, Tatiana V. (2006). "Diseño de control totalmente probabilístico" . Sistemas y Cartas de Control . 55 (4): 259–265. doi : 10.1016 / j.sysconle.2005.08.001 .
- ^ Kárný, Miroslav; Guy, Tatiana V. (2014). "Sobre los orígenes de la imperfección y la aparente no racionalidad" . Saltador.
- ^ Quinn, Anthony; Ettler, Pavel; Jirsa, Ladislav; Nagy, Ivan; Nedoma, Petr (2003). "Sistemas de asesoramiento probabilístico para aplicaciones intensivas en datos". Revista Internacional de Control Adaptativo y Procesamiento de Señales . 17 (2): 133-148. doi : 10.1002 / acs.743 .