bibtype V - Research Report
ARLID 0532021
utime 20240103224402.2
mtime 20200908235959.9
title (primary) (cze) Algoritmický výběr dosažitelných preferencí
publisher
place Praha
name ÚTIA AV ČR
pub_time 2019
specification
page_count 39 s.
media_type P
edition
name Research Report
volume_id 2384
title (eng) Algorithmic Selection of Feasible Preferences
keyword decision-making
keyword probabilistic policies
keyword quantification of aims
author (primary)
ARLID cav_un_auth*0395349
name1 Siváková
name2 Tereza
country CZ
author
ARLID cav_un_auth*0101124
name1 Kárný
name2 Miroslav
institution UTIA-B
full_dept (cz) Adaptivní systémy
full_dept Department of Adaptive Systems
department (cz) AS
department AS
fullinstit Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i.
source
url http://library.utia.cas.cz/separaty/2020/AS/karny-0532021.pdf
cas_special
project
project_id LTC18075
agency GA MŠk
country CZ
ARLID cav_un_auth*0372050
abstract (cze) Tato bakalářská práce se zabývá teorií optimálního rozhodování pro diskrétní markovský rozhodovací proces z hlediska volby preferencí. Za pomoci plně pravděpodobnostního návrhu, který zavádí tzv. ideální distribuci chování, která přiřazuje vysoké hodnoty pravděpodobnosti preferovanému chování a malé hodnoty pravděpodobnosti nežádoucímu chování, se hledá optimální rozhodovací politika. Tato práce obsahuje návod k nalezení optimální ideální distribuce chování a přináší obecnější řešení než řešení dosud známá. Dále přidává možnost respektování další preference, a to na volbu akcí. Vlastnosti výsledného rozhodování jsou ilustrovány simulačními experimenty.
abstract (eng) This bachelor’s thesis studies the optimal decision making for a discrete Markov decision process with a focus on preferences. By using a fully probabilistic design that introduces the so-called ideal behavior distribution, which has high probability values of preferred behaviors and small probability values of inappropriate behaviors, an optimal decision policy has been found. The thesis constructs an algorithm for selecting the optimal ideal behavior distribution and provides a more general solution than published ones. The thesis also opens a possibility to specify further preferences on selected actions. Properties of the resulting decision making are illustrated on simulated examples.
RIV BC
reportyear 2021
mrcbC52 4 O 4o 20231122145106.4
inst_support RVO:67985556
permalink http://hdl.handle.net/11104/0310634
cooperation
ARLID cav_un_auth*0376499
name Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská ČVUT
institution FJFI ČVUT
country CZ
confidential S
arlyear 2019
mrcbTft \nSoubory v repozitáři: 0532021.pdf
mrcbU10 2019
mrcbU10 Praha ÚTIA AV ČR