Введение
Визуальное представление проблемы принятия решений
Диаграмма влияния (ID) (также называемая диаграммой релевантности, диаграммой решений или сетью решений) — это компактное графическое и математическое представление ситуации принятия решений. Она является обобщением байесовской сети, в которой можно моделировать и решать не только задачи вероятностного вывода, но и задачи принятия решений (в соответствии с критерием максимальной ожидаемой полезности). Диаграммы влияния были впервые разработаны в середине 1970-х годов специалистами по принятию решений, с интуитивно понятной семантикой, которую легко освоить. В настоящее время они широко применяются и становятся альтернативой деревьям решений, которые обычно страдают от экспоненциального роста числа ветвей при увеличении числа моделируемых переменных. Диаграммы влияния непосредственно применимы в групповом анализе решений, поскольку позволяют явно моделировать и решать задачи, связанные с неполным обменом информацией между членами команды. Расширения диаграмм влияния также находят применение в теории игр как альтернативное представление игрового дерева.
Пример
Рассмотрим простую диаграмму влияния, представляющую ситуацию, когда лицо, принимающее решение, планирует свой отпуск. Есть 1 узел решения (Выбор вида деятельности в отпуске), 2 узла неопределенности (Погодные условия, Прогноз погоды) и 1 узел ценности (Удовлетворенность). Существует 2 функциональные дуги (завершающиеся в узле Удовлетворенность), 1 условная дуга (завершающаяся в узле Прогноз погоды) и 1 информационная дуга (завершающаяся в узле Выбор вида деятельности в отпуске). Функциональные дуги, завершающиеся в узле Удовлетворенность, указывают, что Удовлетворенность является функцией полезности Погодных условий и Выбора вида деятельности в отпуске. Иными словами, их удовлетворенность может быть количественно оценена, если им известны погодные условия и выбранный вид деятельности. (Обратите внимание, что они не оценивают Прогноз погоды напрямую.) Условная дуга, завершающаяся в узле Прогноз погоды, указывает на их убеждение в том, что Прогноз погоды и Погодные условия могут быть зависимы. Информационная дуга, завершающаяся в узле Выбор вида деятельности в отпуске, указывает на то, что при принятии решения они будут знать только Прогноз погоды, но не Погодные условия. Другими словами, фактическая погода станет известна после того, как они сделают свой выбор, и на данном этапе они могут полагаться только на прогноз. Также семантически следует, например, что Выбор вида деятельности в отпуске не зависит от (не имеет отношения к) Погодных условий, если известен Прогноз погоды.
Conditional arc ending in Weather Forecast indicates their belief that Weather Forecast and Weather Condition can be dependent. Informational arc ending in Vacation Activity indicates that they will only know Weather Forecast, not Weather Condition, when making their choice. In other words, actual weather will be known after they make their choice, and only forecast is what they can count on at this stage. It also follows semantically, for example, that Vacation Activity is independent on (irrelevant to) Weather Condition given Weather Forecast is known.
Применимость к значению информации
Приведенный выше пример подчеркивает силу диаграммы влияния в представлении чрезвычайно важной концепции в анализе решений, известной как ценность информации. Рассмотрим следующие три сценария: Сценарий 1: лицо, принимающее решение, может принять решение о выборе занятия в отпуске, зная, какие будут погодные условия. Это соответствует добавлению дополнительной информационной дуги от Погодных условий к Занятию в отпуске в вышеуказанной диаграмме влияния. Сценарий 2: оригинальная диаграмма влияния, показанная выше. Сценарий 3: лицо, принимающее решение, принимает решение, даже не зная прогноза погоды. Это соответствует удалению информационной дуги от Прогноза погоды к Занятию в отпуске в вышеуказанной диаграмме влияния. Сценарий 1 – наилучший возможный сценарий для данной ситуации принятия решения, поскольку при принятии решения отсутствует неопределенность в отношении важного фактора (Погодных условий). Сценарий 3, напротив, – наихудший возможный сценарий, поскольку решение необходимо принимать без какой-либо информации (Прогноза погоды) о том, какими окажутся Погодные условия. Лицу, принимающему решение, обычно выгоднее (или, по крайней мере, не хуже) перейти от сценария 3 к сценарию 2, получив новую информацию. Максимальная сумма, которую они готовы заплатить за такой переход, называется ценностью информации о Прогнозе погоды, что, по сути, является ценностью неполной информации о Погодных условиях. Аналогично, для лица, принимающего решение, предпочтительнее перейти от сценария 3 к сценарию 1. Максимальная сумма, которую они готовы заплатить за такой переход, называется ценностью полной информации о Погодных условиях. Область применения этой простой диаграммы влияния и концепции ценности информации огромна, особенно в принятии медицинских решений, где большинство решений приходится принимать при наличии неполной информации о пациентах, заболеваниях и т.д.
Scenario 1: The decision maker could make their Vacation Activity decision while knowing what Weather Condition will be like. This corresponds to adding extra informational arc from Weather Condition to Vacation Activity in the above influence diagram. Scenario 2: The original influence diagram as shown above. Scenario 3: The decision maker makes their decision without even knowing the Weather Forecast. This corresponds to removing informational arc from Weather Forecast to Vacation Activity in the above influence diagram. Scenario 1 is the best possible scenario for this decision situation since there is no longer any uncertainty on what they care about (Weather Condition) when making their decision. Scenario 3, however, is the worst possible scenario for this decision situation since they need to make their decision without any hint (Weather Forecast) on what they care about (Weather Condition) will turn out to be. The decision maker is usually better off (definitely no worse off, on average) to move from scenario 3 to scenario 2 through the acquisition of new information. The most they should be willing to pay for such move is called the value of information on Weather Forecast, which is essentially the value of imperfect information on Weather Condition. Likewise, it is the best for the decision maker to move from scenario 3 to scenario 1. The most they should be willing to pay for such move is called the value of perfect information on Weather Condition. The applicability of this simple ID and the value of information concept is tremendous, especially in medical decision making when most decisions have to be made with imperfect information about their patients, diseases, etc.
Связанные понятия
Диаграммы влияния иерархичны и могут быть определены как с точки зрения их структуры, так и более детально – с точки зрения функциональной и численной взаимосвязи между элементами диаграммы. Диаграмма влияния, последовательно определенная на всех уровнях – структуре, функции и числовых значениях, – является корректным математическим представлением и называется хорошо сформированной диаграммой влияния (WFID). WFID можно оценивать с помощью операций обращения и удаления для получения ответов на широкий класс вероятностных, логических и задач принятия решений. Более современные методы, разработанные исследователями в области искусственного интеллекта, посвящены байесовской сетевой инференции (распространению убеждений). Диаграмма влияния, содержащая только узлы неопределенности (то есть байесовскую сеть), также называется диаграммой релевантности. Дуга, соединяющая узел А с узлом В, подразумевает не только, что "А релевантен В", но и что "В релевантен А" (то есть релевантность – это симметричное отношение).