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GeNIe的扩展研究

葛运飞  
【摘要】:随着社会的进步和科技的发展,人们在日常生活中面临着大量的不确定性决策问题。影响图是基于不确定信息表示和求解复杂决策问题的图模型。影响图利用其图中结点和弧的特性及信息内涵,表征偏好、概率估计、备选方案和信息状态,充分利用变量之间的条件独立关系,使结点不必依赖于所有前趋,明确区分时序信息和概率,所对应的联合概率密度展开式依从决策者思维的自然序,以易于决策者理解的直观图形综合其对问题的洞察力,更有效地规范化决策问题。 然而随着不确定性决策问题规模的不断扩大,单纯的由认为来制作影响图模型进行决策和效用计算比较麻烦,计算量大,耗时长,而且也容易出错,因此,研究人员开发了许多辅助决策工具,例如GeNIe、Analytica、Decision Manager等。 GeNIe是由匹兹堡大学决策系统实验室开发的辅助软件。利用GeNIe可以对传统影响图进行效用计算和寻找最优策略。但是,由于决策环境和问题复杂多样,没有任何一种建模工具能够普遍适用于所有的决策问题。因此研究者对影响图进行了多种扩展,例如带权重的定性影响图和带区间参数的影响图等。对这些新的影响图模型,GeNIe软件已经无法适用。本文基于这种现象对GeNIe软件进行了扩展,在GeNIe中增加了带权重的定性影响图和带区间参数的影响图两种模型,并且分别加入了相应的评价算法。 本文首先介绍了贝叶斯网和影响图的相关概念、带权重的定性影响图的基本概念和决策算法、带区间参数的基本概念和决策算法。 其次,介绍了GeNIe及SMILE基本功能和使用方法,并且研究了如何利用SMILE对GeNIe进行开发。 第三,利用GeNIe的后台框架SMILE对GeNIe进行扩展,在GeNIe中增加了带权重的定性影响图和带区间参数的影响图两种影响图模型。 最后通过实验展示扩展结果,并对本文工作和对未来工作进行了总结和展望。


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