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Erschienen in:
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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

Lifted Maximum Expected Utility

verfasst von : Marcel Gehrke, Tanya Braun, Ralf Möller, Alexander Waschkau, Christoph Strumann, Jost Steinhäuser

Erschienen in: Artificial Intelligence in Health

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

The lifted junction tree algorithm (LJT) answers multiple queries efficiently for relational models under uncertainties by building and then reusing a first-order cluster representation. We extend the underling model representation of LJT, which is called parameterised probabilistic model, to calculate a lifted solution to the maximum expected utility (MEU) problem. Specifically, this paper contributes (i) action and utility nodes for parameterised probabilistic models, resulting in parameterised probabilistic decision models and (ii) meuLJT, an algorithm to solve the MEU problem using parameterised probabilistic decision models efficiently, while also being able to answer multiple marginal queries.

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Literatur
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Metadaten
Titel
Lifted Maximum Expected Utility
verfasst von
Marcel Gehrke
Tanya Braun
Ralf Möller
Alexander Waschkau
Christoph Strumann
Jost Steinhäuser
Copyright-Jahr
2019
Buch
Artificial Intelligence in Health

Print ISBN: 978-3-030-12737-4

Electronic ISBN: 978-3-030-12738-1

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-12738-1_10