## インフルエンス・ダイアグラム

インフルエンス・ダイアグラムは、決定関数（決定ノードと効用ノード）で拡張されたベイジアンネットワークです。

インフルエンス・ダイアグラムは、連続確率ノードを含むことはできません。

インフルエンス・ダイアグラムは、どの変数（離散確率ノードで表現される）が、各決定ノードの決定ポイントで既知であるかが正確にわかるように構築されなければなりません。確率ノードのステートが、意思決定の時点で知られている場合、これは（たぶん）意思決定者が行うべきことに影響を持つでしょう。したがって、確率ノードから決定ノードに リンク を追加しなければなりません。いくつかの決定が与えらる前に、確率ノードのステートが既知で、この確率ノードが決定前に知られている他の確率ノードに影響を持つ場合、最後の確率ノードだけが決定ノードにリンクを持つ必要があります。つまり、決定がなされる前に確率ノードが既知の場合、確率ノードから決定ノードへ方向づけられたパスが存在する必要があるのみです。

インフルエンス・ダイアグラムでは、決定ノード間のはっきりした順序もなければなりません。つまり、決定がなされるシーケンスが１つだけ可能です。決定がなされる前に確率ノードが知られることを定義することと同様な方法で、特定の決定がなされるとき、どの決定がすでになされているかを示すリンクを追加します。またこれも、決定シーケンスの中の1つの決定ノードから次のそれへ方向づけられたパスが存在することが必要なだけです。

より正確には、インフルエンス・ダイアグラムでは、離散確率ノードと決定ノードの集合は、I0, D1, I1, D2,...,In-1, Dn, Inの順序に従います。ここで Ii-1 は、 i=1,...,nのすべてについての意思決定Diの前に観察された離散確率ノードの集合で、 ここで In は、最後の決定がなされた後にまだ観察されていない、または観察された離散確率ノードの集合です。インフルエンス・ダイアグラムの構築または使用が、この制約に従っていない場合、計算される期待効用は、（もちろん）正しくありません。

伝播（プロパゲーション）のとき、ノードリスト・パネル内か、決定ノードのモニタ・ウィンドウを開いてのいずれかで、決定シーケンス中の次の決定ノードの各決定を選択することの期待効用を追うことができます。決定ノードDkについて効用が示され、決定シーケンスのさらに下流は、すべての先行する決定 D1,...,Dk-1がなされて、すべての先行する情報ノード I0,...,Ik-1のエビデンスが入力される前に考慮されるべきではありません。 これは、単純に意味がありません。 Hugin グラフィカル・ユーザー・インタフェースは、このルールの違反を予防していないことに注意してください!

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