Decision making with decision event graphs

We introduce a new modelling representation, the Decision Event Graph (DEG), for asymmetric multistage decision problems. The DEG explicitly encodes conditional independences and has additional significant advantages over other representations of asymmetric decision problems. The colouring of edges makes it possible to identify conditional independences on decision trees, and these coloured trees serve as a basis for the construction of the DEG. We provide an efficient backward-induction algorithm for finding optimal decision rules on DEGs, and work through an example showing the efficacy of these graphs. Simplifications of the topology of a DEG admit analogues to the sufficiency principle and barren node deletion steps used with influence diagrams

Aprendizaje de independencias específicas del contexto en Markov random fields

Los modelos no dirigidos o Markov random fields son ampliamente utilizados para problemas que aprenden una distribución desconocida desde un conjunto de datos. Esto es porque permiten representar una distribución eficientemente al hacer explícitas las independencias condicionales que pueden existir entre sus variables. Además de estas independencias es posible representar otras, las Independencias Específicas del Contexto (CSIs) que a diferencia de las anteriores sólo son válidas bajo ciertos valores que pueden tomar subconjuntos de sus variables. Debido a esto son complicadas de representar y aprenderlas desde datos. En este trabajo presentamos un enfoque para representar CSIs en modelos no dirigidos y un algoritmo que las aprende desde datos utilizando tests estadísticos. Mostramos resultados donde los modelos aprendidos por nuestro algoritmo resultan ser mejores o comparables a modelos aprendidos por otros sin utilizar CSIs.Presentado en el XII Workshop Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

A Comparison of Graphical Techniques for Decision Analysis

Recently, we proposed a new method for representing and solving decision problems based on the framework of valuation-based systems. The new representation is called a valuation network, and the new solution method is called a fusion algorithm. In this paper, we compare valuation networks to decision trees and influence diagrams. We also compare the fusion algorithm to the backward recursion method of decision trees and to the arc-reversal method of influence diagrams.This work is based upon work supported in part by the National Science Foundation under Grant No. SES-9213558