Número 2 - NOVIEMBRE 1992

TECNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL: TABLAS DE DECISION

(c) Warlord / Impulse

30 Septiembre de 1992
5.30 PM

En el capítulo de hoy pensaba dedicarme a explicar la búsqueda en árboles y otros algoritmos similares, pero resulta que a la mitad del programa que estaba haciendo en C, se me metió en el disco el señor Saddam y fue imposible volverlo a recuperar de una forma aceptable. Así que eso se quedará para otra vez que tenga ganas. Hoy me dedicaré a hablar de las tablas de decisión.

Supongamos que estamos desarrollando un juego, y llegado un momento de él, hay que elegir entre varias alternativas .... pongamos un ejemplo:

     (1)   (2)   (3)   (4)   (5) 
    ____________________________ 
 a1|  4     7     1     0     9 |
   |____________________________|
 a2|  7     5     7     6     0 |
   |____________________________|
 a3|  8     0     6     3     2 |
   |____________________________|
   |  8     2     3     7     4 |
 a4|____________________________|

Tenemos por ejemplo 4 robots (a1...a4), que valoramos según 5 características ((1)..(5))

Supongamos que deseamos saber que robot es el mejor de todos. Como veis es difícil de decidirse. Por ejemplo, (1) podría ser la fuerza, (2) la velocidad, (3) la resistencia ... el robot 1 es muy bueno según la característica (5) pero falla estrepitosa mente en la (3) y (4). Es difícil ver cual de ellos es el mejor, de una forma conjunta, valorando todas las cualidades. Afortunadamente, para ello existen una serie de métodos que nos pueden echar una mano. Veamos algunos de ellos:

LAPLACE:

Consiste en sumar por filas y luego tomar máximo. Es decir quedaría:

Lo que sucede es que este método es un poco impersonal. A veces deseamos dar un poco de personalidad a la elección. Por ejemplo, quizás seamos un poco conservadores y deseemos tomar aquel todas las características sean aceptables. Quiero decir, en el caso anterior, el ganador tenía un 0 en el (5). Quizás una puntuación tan baja en una de ellas no sea aceptable para nosotros Eso nos lleva al criterio de Wald.

WALD:

Tomar mínimo por filas y luego máximo por columnas. Sería:

Si queremos ser más valientes, a veces que tenga un 9 en una cualidad y un 0 en la otra es más importante que el que tenga por ejemplo, un 5 y un 5. Es pues otro criterio. Habría que tomar máximos por filas y columnas. En nuestro ejemplo:

Desde luego, hay muchísimos criterios más. Pero para buscar el adecuado a cada caso, hay que consultar en libros, pues la aplicación de un método u otro depende del caso particular.

Para acabar, voy a explicar el llamado método de Hurwickz.

HURWICKZ:

Consiste en tomar el máximo y el mínimo por filas y multiplicar el primero por una cantidad p y el segundo por otra (1-p) y luego sumarlas.

En nuestro ejemplo ...

a1 : 9p + 0(1-p)

a2 : 7p + 0(1-p)

a3 : 8p + 0(1-p)

a4 : 8p + 2(1-p)

¿Cómo se utiliza este método? ... es difícil de explicar. Fijaos que la cantidad "p" es una especie de ponderación entre el máximo y el mínimo. La cantidad "p" varía entre 0 y 1, y le podemos dar el valor que queramos. Es una mezcla de los dos anteriores ... para entender exactamente que significa p, habría que pensarlo un poco. Pero a modo de ejemplo, si estáis de acuerdo con el criterio de Wald, el valor de p debe ser pequeño (entre .2 y .4) y si sois más valientes y os gusta más el otro, darle un valor alto (entre .7 y .9).

Bueno, esto es todo por esta vez. Si alguno tiene alguna duda o simplemente le gusta el tema, contestaré encantado a todas las cartas. ¡Hasta otra!.