Algoritmos para processos de decisão markovianos relacionais com probabilidade imprecisas

• Processo: 05/58090-9
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado Direto
• Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2006
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2009
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Fabio Gagliardi Cozman
• Beneficiário: Ricardo Shirota Filho
• Instituição Sede: Escola Politécnica (EP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Inteligência artificial
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Conjuntos De Probailidades | Inteligencia Artificial | Rdes Bavesianas | Tomada De Decisao Sequencial

Resumo

O objetivo deste trabalho é desenvolver algoritmos para solução de Processos de Decisão Markovianos Relacionais associados a probabilidades imprecisas. Processos de Decisão Markovianos são usados para atividades de planejamento em engenharia, administração, economia, pesquisa operacional, estatística e inteligência artificial. Nos últimos anos a literatura de inteligência artificial tem investigado Processos de Decisão Markovianos especificados através de sentenças lógicas, denominados "Processos de Decisão Markovianos Relacionais". Neste trabalho pretende-se investigar Processos de Decisão Markovianos Relacionais onde as probabilidades de transição são imprecisas - ou seja, representadas por intervalos/conjuntos de probabilidade. Espera-se construir um modelo de decisão que tenha maior campo de aplicação do que os modelos hoje existentes. O projeto se encaixa dentro de um auxílio à pesquisa em curso com suporte da FAPESP. (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

KIKUTI, DANIEL; COZMAN, FABIO GAGLIARDI; SHIROTA FILHO, RICARDO. Sequential decision making with partially ordered preferences. ARTIFICIAL INTELLIGENCE, v. 175, n. 7-8, SI, p. 1346-1365, MAY 2011. (05/58090-9, 03/11165-9, 04/09568-0, 08/03995-5)

KIKUTI, DANIEL; COZMAN, FABIO GAGLIARDI; SHIROTA FILHO, RICARDO. Sequential decision making with partially ordered preferences. ARTIFICIAL INTELLIGENCE, v. 175, n. 7-8, p. 20-pg., 2011-05-01. (03/11165-9, 04/09568-0, 08/03995-5, 05/58090-9)

SHIROTA FILHO, RICARDO; COZMAN, FABIO GAGLIARDI; TREVIZAN, FELIPE WERNDL; DE CAMPOS, CASSIO POLPO; DE BARROS, LELIANE NUNES; DECOOMAN, G; VEJNAROVA, J; ZAFFALON, M. Multilinear and Integer Programming for Markov Decision Processes with Imprecise Probabilities. ISIPTA 07-PROCEEDINGS OF THE FIFTH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON IMPRECISE PROBABILITY:THEORIES AND APPLICATIONS, v. N/A, p. 3-pg., 2007-01-01. (04/09568-0, 05/58090-9)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

SHIROTA FILHO, Ricardo. Processos de decisão Markovianos com probabilidades imprecisas e representações relacionais: algoritmos e fundamentos.. 2012. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Escola Politécnica (EP/BC) São Paulo.