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うどん粉病の事例By: Finn V. Jensen うどん粉病の事例は、農夫が小麦畑に殺菌剤を用いた処置について決定しなければならないという状況をモデルにした4種類のインフルエンス・ダイアグラムです。インフルエンス・ダイアグラムは、利用可能な情報によってさまざまなシナリオをモデルにします。 基本的な状況これらの事例は、"An introduction to Bayesian Networks"という書籍をもとにしている。 小麦畑の収穫前のおよそ2ヶ月、農夫は収穫の状態を観察でき、うどん粉病にやられていないかどうかを観察できる。もし、発病があれば、殺菌剤を用いた処置を決めるべきである。 下記のインフルエンス･ダイアグラムはこの状況をモデルしている:
5つの確率ノード（chance node）がある:
アクション番号、軽く(l)、中程度(m)、しっかり(h)を持つ行動ノードA (殺菌剤処置のモデル化）もある。 このインフルエンス・ダイアグラムは1つの決定ノードしかもたないので、どんな確率ノードにもエビデンスを入力することができ、Hugin GUが決定オプションの期待効用を計算する。 このネットワークはHuginソフトウェアと一緒にコンピュータにインストールされています。Huginでこのネットワークを開いてください。このネットワークは、Huginのインストールの. Samples サブディレクトリにあります。 .ここで、収穫の時期の決定(T)でこの事例を拡張する。この決定は殺菌剤についての決定ののち2ヶ月でされるものである。 Hは、決定時点Tでの畑の状態をモデルしていることに注意 。 モデル内に2つ以上の決定ノードがあるとき、行動の期待効用の計算には、将来の決定が行われる際に何がわかっているかという知識が必要になる。また、決定ノードへの情報リンクが準備されなければならない。ノード X から決定ノードD へのリンクは、D の決定をするときには、X のステートがわかっていることを示している。 決定変数の時間的順序は、すべての決定ノードを結ぶ有向パスがあることを保証することで確立される。Hugin GUIでは、"no forgetting（非忘却）"を仮定し、それは、もしXからDへのリンクがあれば、XからDの後継へのリンクを持つ必要がないことを意味する 。 このモデルは、Tでの決定時にどんな情報が利用できるかに依存する。我々は3種類のシナリオを提示する: シナリオ 1.このシナリオでは、新たな情報はない。
.OQのステートとOMのステートを入力すれば、Hugin GUIは、Tが最適に決定されるという仮定のもとに、Aのステートの期待効用を計算する。 このネットワークはHuginソフトウェアと一緒にコンピュータにインストールされています。Huginでこのネットワークを開いてください。このネットワークは、Huginのインストールの. Samples サブディレクトリにあります。 シナリオ 2このシナリオでは、Hのステートがわかっている。これは、HからTへのリンクがあることを意味している。確率ノードから決定ノードへのリンクは、効用が正しく計算されるためには、決定の時点で確率ノードのエビデンスが利用可能でなくてはならないことを意味している。
このネットワークはHuginソフトウェアと一緒にコンピュータにインストールされています。Huginでこのネットワークを開いてください。このネットワークは、Huginのインストールの. Samples サブディレクトリにあります。 シナリオ 3このシナリオでは、Hについてのオブザベーションが利用可能ではあるが、正確ではないので、穀物の実際のステートを示す必要はない。それでも、それは、Hのステートでの我々の信念や、Tに関するさまざまな可能性の期待効用にも影響を持つ。
このネットワークはHuginソフトウェアと一緒にコンピュータにインストールされています。Huginでこのネットワークを開いてください。このネットワークは、Huginのインストールの. Samples サブディレクトリにあります。 |
