This chapter shows how to combine u

This chapter shows how to combine utility theory with probability to enable an agent to select
actions that will maximize its expected performance.
Probability theory describes what an agent should believe on the basis of evidence,
utility theory describes what an agent wants, and decision theory puts the two together
to describe what an agent should do.
We can use decision theory to build a system that makes decisions by considering all
possible actions and choosing the one that leads .to the best expected outcome. Such a
system is known as a rational agent.
e Utility theory shows that an agent whose preferences between lotteries are consistent
with a set of simple axioms can be described as possessing a utility function; further
more, the agent selects actions as if maximizing its expected utility.
e Multiattribute utility theory deals with utilities that depend on several distinct at
tributes of states. Stochastic dominance is a particularly useful technique for making
unambiguous decisions, even without precise utility values for attributes.
e Decision networks provide a simple formalism for expressing and solving decision
problems. They are a natural extension of Bayesian networks, containing decision and
utility nodes in addition to chance nodes.
e Sometimes, solving a problem involves finding more information before making a de
cision. The value of information is defined as the expected improvement in utility
compared with making a decision without the infomatjon.
e Expert systems that incorporate utility information ha.ve additional capabilities com
pared with pure inference systems. In addition to being able to make decisions, they
can use the value of information to decide whether to acquire it and they can calculate
the sensitivity of their decisions to small changes in probability and utility assessments.

Kết quả (Việt) 1:

Chương này cho thấy làm thế nào để kết hợp lý thuyết Tiện ích với khả năng cho phép nhân viên để lựa chọnhành động đó sẽ tối đa hóa hiệu suất dự kiến.Lý thuyết xác suất mô tả những gì nhân viên nên tin trên cơ sở các chứng cứ,Tiện ích lý thuyết mô tả các nhân viên muốn gì, và lý thuyết quyết định đặt cả hai cùng nhauđể mô tả các nhân viên nên làm gì.Chúng tôi có thể sử dụng lý thuyết quyết định xây dựng một hệ thống ra quyết định bằng cách xem xét tất cảhành động có thể và lựa chọn một trong đó dẫn đến kết quả tốt nhất dự kiến. Như vậy mộtHệ thống được biết đến như là một đại lý hợp lý.điện tử Tiện ích lý thuyết cho thấy rằng một đại lý có sở thích giữa xổ số kiến thiết là phù hợpvới một tập các tiên đề đơn giản có thể được mô tả như là sở hữu một chức năng hữu ích; Xem thêmhơn nữa, các đại lý chọn hành động như thể tối đa hóa tiện ích dự kiến của nó.e lý thuyết Multiattribute Tiện ích thoả thuận với tiện ích mà phụ thuộc vào một số khác biệt tạithuế quốc gia. Sự thống trị ngẫu nhiên là một kỹ thuật đặc biệt hữu ích cho việc thực hiệnquyết định rõ ràng, ngay cả khi không chính xác hữu ích giá trị cho thuộc tính.e quyết định mạng cung cấp một hình thức đơn giản để thể hiện và giải quyết các quyết địnhvấn đề. Họ là một phần mở rộng tự nhiên của mạng Bayes, có quyết định vàcác nút Tiện ích ngoài việc có thể có các nút.e đôi khi, giải quyết các vấn đề liên quan đến việc tìm kiếm thêm thông tin trước khi thực hiện một decision. Giá trị của thông tin được định nghĩa là sự cải tiến dự kiến trong Tiện íchso với các quyết định mà không có infomatjon.Hệ thống chuyên gia e kết hợp các tiện ích thông tin ha.ve bổ sung khả năng compared với hệ thống tinh khiết suy luận. Ngoài việc có thể đưa ra quyết định, họcó thể sử dụng giá trị của thông tin để quyết định để có được nó và họ có thể tính toánsự nhạy cảm của các quyết định của họ để thay đổi nhỏ trong xác suất và tiện ích đánh giá.

Kết quả (Việt) 2:

Chương này cho thấy làm thế nào để kết hợp lý thuyết tiện ích với xác suất để cho phép một đại lý để chọn
hành động đó sẽ tối đa hóa hiệu suất dự kiến của mình.
Lý thuyết xác suất mô tả những gì một đại lý nên tin trên cơ sở các bằng chứng,
lý thuyết tiện ích mô tả những gì một đại lý muốn, và puts lý thuyết quyết định hai cùng nhau
để mô tả những gì một đại lý nên làm.
Chúng ta có thể sử dụng lý thuyết quyết định xây dựng một hệ thống ra quyết định bằng cách xem xét tất cả các
hành động có thể và chọn một trong đó dẫn .to kết quả mong đợi nhất. Một ví dụ
hệ thống được biết đến như một đại lý hợp lý.
Lý thuyết điện tử tiện ích cho thấy một tác nhân có sở thích giữa xổ số phù hợp
với một tập hợp các tiên đề đơn giản có thể được mô tả như sở hữu một chức năng hữu ích; thêm
nữa, các đại lý lựa chọn hành động như thể tối đa hóa thỏa dụng kỳ vọng của nó.
giao dịch lý thuyết e Multiattribute tiện ích với các tiện ích mà phụ thuộc vào một vài khác biệt tại
cống của các quốc gia. Thống trị Stochastic là một kỹ thuật đặc biệt hữu ích cho việc
ra các quyết định rõ ràng, thậm chí không có giá trị tiện ích chính xác cho các thuộc tính.
Mạng e Quyết định cung cấp một hình thức đơn giản để thể hiện và giải quyết các quyết định
vấn đề. Họ là một phần mở rộng tự nhiên của mạng Bayes, chứa quyết định và
tiện ích các nút ngoài nút cơ hội.
E Đôi khi, giải quyết một vấn đề liên quan đến việc tìm kiếm thêm thông tin trước khi đưa ra de
cision. Giá trị của thông tin được định nghĩa là việc cải thiện dự trong tiện ích
so với việc làm một quyết định mà không có sự infomatjon.
Hệ thống chuyên gia e rằng kết hợp các thông tin tiện ích ha.ve khả năng bổ sung COM
sánh với hệ thống suy luận thuần túy. Ngoài ra để có thể đưa ra quyết định, họ
có thể sử dụng giá trị của thông tin để quyết định có để có được nó và họ có thể tính toán
độ nhạy của các quyết định của họ để thay đổi nhỏ trong các đánh giá xác suất và tiện ích.