Hispanopedia WikiLa toma de decisiones ( DM ) puede considerarse como una elección intencionada de secuencias de acciones. También abarca el control, una elección intencionada de secuencias de entrada. Por regla general, se ejecuta en condiciones de aleatoriedad, incertidumbre y conocimiento incompleto. Se han propuesto diversas teorías prescriptivas sobre cómo tomar decisiones óptimas en estas condiciones. Optimizan la secuencia de reglas de decisión, mapeos del conocimiento disponible sobre posibles acciones. Esta secuencia se denomina estrategia o política. Entre varias teorías, la DM bayesiana es una teoría de base axiomática ampliamente aceptada que resuelve el diseño de la estrategia de decisión óptima. Describe cantidades aleatorias, inciertas o conocidas de forma incompleta como variables aleatorias, es decir, por su probabilidad conjunta que expresa la creencia en sus posibles valores. La estrategia que minimiza la pérdida esperada (o, equivalentemente, maximiza la recompensa esperada) expresando los objetivos del tomador de decisiones se toma entonces como la estrategia óptima. Si bien la descripción probabilística de las creencias está impulsada de manera única y deductiva por reglas para probabilidades conjuntas, la composición y descomposición de la función de pérdida no tienen una maquinaria formal de aplicación universal.
El diseño completamente probabilístico (de estrategias de decisión o control, FPD) elimina el inconveniente mencionado y expresa también los objetivos del DM mediante la probabilidad "ideal" , que asigna valores altos (pequeños) a los comportamientos deseados (no deseados) del bucle cerrado de DM formado por la parte del mundo influenciada y por la estrategia utilizada. El FPD tiene una base axiomática y tiene al DM bayesiano como su subparte restringida. [1] [2] El FPD tiene una gama de consecuencias teóricas, [3] [4] y, lo que es más importante, se ha utilizado con éxito en dominios de aplicación bastante diversos. [5]
Referencias
- ^ Kárný, Miroslav; Kroupa, Tomaš (2012). "Axiomatización del diseño totalmente probabilístico". Ciencias de la Información . 186 (1): 105-113. doi :10.1016/j.ins.2011.09.018.
- ^ "Diseño totalmente probabilístico de estrategias de decisión dinámicas para participantes imperfectos en escenarios de mercado". Instituto de teoría de la información y automatización . Consultado el 1 de septiembre de 2014 .
- ^ Kárný, Miroslav; Chico, Tatiana V. (2006). "Diseño de control totalmente probabilístico". Sistemas y Cartas de Control . 55 (4): 259–265. doi :10.1016/j.sysconle.2005.08.001.
- ^ Kárný, Miroslav; Guy, Tatiana V. (2014). "Sobre los orígenes de la imperfección y la aparente no racionalidad". Springer.
- ^ Quinn, Anthony; Ettler, Pavel; Jirsa, Ladislav; Nagy, Ivan; Nedoma, Petr (2003). "Sistemas de asesoramiento probabilístico para aplicaciones de uso intensivo de datos". Revista internacional de control adaptativo y procesamiento de señales . 17 (2): 133–148. doi :10.1002/acs.743. S2CID 57215238.
