使用概率答案集编程解决决策理论问题
原文中文,约2200字,阅读约需6分钟。发表于: 。本研究解决了在不确定环境中优化期望奖励的决策理论问题,通过引入基于决策原子和效用属性的概率答案集编程编码决策问题。提出的三层代数模型计数算法,在多组合成数据集上测试,显示出该算法能够高效处理复杂的程序实例,具有显著的实用价值。
本研究解决了在不确定环境中优化期望奖励的决策理论问题,通过引入基于决策原子和效用属性的概率答案集编程编码决策问题。提出的三层代数模型计数算法,在多组合成数据集上测试,显示出该算法能够高效处理复杂的程序实例,具有显著的实用价值。