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Cambios Cambios realizados enrealizados en

ElviraElvira

Manuel Luque GallegoManuel Luque GallegoProyecto Elvira IIProyecto Elvira II

AlmeríaAlmería19-20 de Mayo de 200519-20 de Mayo de 2005

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ÍndiceÍndice

Evaluación de diagramas de Evaluación de diagramas de influencia con nodos super-influencia con nodos super-valorvalor

Generación aleatoria de Generación aleatoria de diagramas de influenciadiagramas de influencia

Explicación del razonamiento Explicación del razonamiento en diagramas de influenciaen diagramas de influencia

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Evaluación de DI con Evaluación de DI con nodos SVnodos SV

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Evaluación de DI con Evaluación de DI con nodos SVnodos SV

En San Sebastián se disponía de los En San Sebastián se disponía de los siguientes algoritmos:siguientes algoritmos: ReductionAndEvalIDReductionAndEvalID: Reduce el DI a : Reduce el DI a

uno con un solo nodo de valor y evalúauno con un solo nodo de valor y evalúa VariableEliminationSVVariableEliminationSV: Aplica el : Aplica el

esquema de eliminación de variables a un esquema de eliminación de variables a un árbol de potencialesárbol de potenciales

Implementación desde la reunión de Implementación desde la reunión de San SebastiánSan Sebastián ArcReversalSVArcReversalSV: Algoritmo de Tatman y : Algoritmo de Tatman y

ShachterShachter

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Evaluación de DI con Evaluación de DI con nodos SVnodos SV

Algoritmo de Tatman y Shachter (clase Algoritmo de Tatman y Shachter (clase ArcReversalSVArcReversalSV)) Adaptación del algoritmo de inversión de Adaptación del algoritmo de inversión de

arcos a DIs con nodos SVarcos a DIs con nodos SV Posibilidades de evaluación en el interfazPosibilidades de evaluación en el interfaz

Sólo políticas óptimasSólo políticas óptimas Políticas óptimas y utilidadesPolíticas óptimas y utilidades

Adicionalmente la clase Adicionalmente la clase ArcReversalSVArcReversalSV permite evaluar con subset rule o sin permite evaluar con subset rule o sin subset rulesubset rule

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Generación aleatoria de Generación aleatoria de DIsDIs

Objetivo: Comparar rendimiento en espacio y Objetivo: Comparar rendimiento en espacio y tiempo de VariableEliminationSV y tiempo de VariableEliminationSV y ArcReversalSVArcReversalSV Generación aleatoria de DI con nodos SV, con orden Generación aleatoria de DI con nodos SV, con orden

total entre las decisionestotal entre las decisiones Para medir tiempos se empleó Java 2's Java Virtual Para medir tiempos se empleó Java 2's Java Virtual

Machine Profiler Interface (JVMPI), que proporciona Machine Profiler Interface (JVMPI), que proporciona tiempos netos al ejecutar el proceso en un sistema tiempos netos al ejecutar el proceso en un sistema operativo multitareaoperativo multitarea

Generación aleatoria de DIs basada en los Generación aleatoria de DIs basada en los trabajos:trabajos: Jaime S. Ide y Fabio G. Cozman: Redes bayesianasJaime S. Ide y Fabio G. Cozman: Redes bayesianas Marta Vomlelova: Diagramas de influencia sin Marta Vomlelova: Diagramas de influencia sin

restricciones de orden entre las decisionesrestricciones de orden entre las decisiones

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Generación aleatoria de Generación aleatoria de DIsDIs

Esquema de la generación de DIs aleatoriosEsquema de la generación de DIs aleatorios Generar la estructuraGenerar la estructura

Generar estructura de nodos de azar y de decisiónGenerar estructura de nodos de azar y de decisión Generar un árbol ordenado simpleGenerar un árbol ordenado simple Decidir para cada nodo si es aleatorio o decisiónDecidir para cada nodo si es aleatorio o decisión Añadir y quitar enlaces de forma aleatoriaAñadir y quitar enlaces de forma aleatoria Ordenar de forma aleatoria las decisiones no ordenadasOrdenar de forma aleatoria las decisiones no ordenadas

Generar estructura de nodos de valorGenerar estructura de nodos de valor Generar nodos de utilidad (non-super) y elegir Generar nodos de utilidad (non-super) y elegir

aleatoriamente sus padresaleatoriamente sus padres Combinar aleatoriamente nodos de valor en nodos SV y Combinar aleatoriamente nodos de valor en nodos SV y

elegir su tipo (suma o product), hasta que haya un solo nodo elegir su tipo (suma o product), hasta que haya un solo nodo SV terminalSV terminal

Generar la parte cuantitativaGenerar la parte cuantitativa Generar aleatoriamente las tablas de probabilidad y de Generar aleatoriamente las tablas de probabilidad y de

utilidadutilidad

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Generación aleatoria de Generación aleatoria de DIsDIs

Dibujar en Elvira DIs aleatorios Dibujar en Elvira DIs aleatorios grandesgrandes

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Explicación del Explicación del razonamiento en DIsrazonamiento en DIs

Análisis de la estrategia óptima, Análisis de la estrategia óptima, basada en los trabajosbasada en los trabajos Cooper: Convertir DI a red bayesiana y Cooper: Convertir DI a red bayesiana y

propagar sobre red bayesiana para propagar sobre red bayesiana para evaluar el DIevaluar el DI

Finn Jensen: Probabilidad de decisiones Finn Jensen: Probabilidad de decisiones futurasfuturas

Clase añadida: Clase añadida: CooperPolicyNetworkCooperPolicyNetwork, hija de , hija de BnetBnet

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Explicación del Explicación del razonamiento en DIsrazonamiento en DIs

Construcción de la CPN Construcción de la CPN (CooperPolicyNetwork)(CooperPolicyNetwork) Evaluación del DI con método para DIEvaluación del DI con método para DI Construcción de la CPN a partir de las Construcción de la CPN a partir de las

políticas óptimaspolíticas óptimas Nodos de decisión se convierten a nodos de azar Nodos de decisión se convierten a nodos de azar

con distribución determinística dada por la con distribución determinística dada por la política óptimapolítica óptima

Nodos de utilidad y super-valor son convertidos a Nodos de utilidad y super-valor son convertidos a nodos de azar mediante la transformación de nodos de azar mediante la transformación de CooperCooper

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Explicación del Explicación del razonamiento en DIsrazonamiento en DIs

Diagrama de influencia y Diagrama de influencia y CooperPolicyNetworkCooperPolicyNetwork

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Explicación del razonamiento Explicación del razonamiento en DIsen DIs

Permite realizar un análisis de la estrategia Permite realizar un análisis de la estrategia óptima incorporando la “evidencia” sobre óptima incorporando la “evidencia” sobre el DI en el interfaz de Elvirael DI en el interfaz de Elvira Se incorpora la evidencia en la CPNSe incorpora la evidencia en la CPN Cálculo de probabilidades a posteriori para el Cálculo de probabilidades a posteriori para el

nuevo casonuevo caso Nodos de azar Nodos de azar Probabilidades marginales Probabilidades marginales Nodos de decisión Nodos de decisión Probabilidades de decisiones Probabilidades de decisiones

futurasfuturas Nodos de utilidad Nodos de utilidad Utilidades esperadas para el Utilidades esperadas para el

nuevo casonuevo caso

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Explicación del razonamiento Explicación del razonamiento en DIsen DIs

El modo inferencia de El modo inferencia de Elvira dibuja en verde Elvira dibuja en verde los arcos de no-olvido los arcos de no-olvido que no aparecen en el que no aparecen en el modo ediciónmodo edición

Probilidades y utilidades Probilidades y utilidades de los distintos de los distintos escenarios del árbol de escenarios del árbol de decisióndecisión Ejemplo: p(Ejemplo: p(OilOil||Seismic, Seismic,

TestTest))