Aim 1: Development of implementable theory of Bayesian adaptive distributed decision making (DM) with multiple participants and multiple-criteria. It will provide: Fully probabilistic design (FPD) of adaptive strategies respecting changing environment and group aims. Methodology of combining experience, observed data, statistics and individual aims. Aim 2: Transformation of the theory into a set of generic, easy-to-tailor algorithms implemented in an open software system. It will contain algorithms for: dynamic mixtures supporting FPD of distributed DM; universal approximation property and relative simplicity of their tailoring motivate this choice; automatic translation of technical knowlwedge into probabilistic description and solutions of FPD; and software for algorithmic development and its transfer to industry verified by creating an industrial version. (en)
Cíl 1: Vývoj snadno implementovatelné bayesovské teorie distribuovaného bayesovského rozhodování s více účastníky a kritérii aplikovatelné v adaptivní verzi. Vznikne: Plně pravděpodobnostní návrh (PPN) adaptivních strategií účastníků schopných reagovat na měnící se okolí a respektujících skupinové cíle. Metodika spojování zkušeností, pozorovaných dat, statistik a cílů jednotlivých účastníků. Cíl 2: Převedení teorie do tvaru obecného, programově realizovaného a rozšiřitelného souboru algoritmů, které je možno jednoduše přizpůsobit konkrétní aplikaci. Vzniknou algoritmy pro: dynamické směsi podporující PPN distribuovaného rozhodování; zaměření na ně je motivováno jejich universální aproximační schopností a relativně snadným přizpůsobováním na konkrétní problémy; automatizovaný překlad technických znalostí a cílů na hustoty pravděpodobnosti a řešení rovnic popisujících PPN programové vybavení pro vývoj algoritmů a jejich přenos do průmyslu a vzorová průmyslová varianta.
Project aimed to build tools for implementation of normative Bayesian distributed control. It has created a firm basis of such theory, created corresponding algorithmic and software solutions and tested them in industrial and social environment. (en)
Projekt vytvářel nástroje pro implementaci normativní bayesovské teorie distribuovaného řízení. Položil pevné základy takové teorie, vytvořil odpovídající algoritmické a programové řešení a testoval je v průmyslovém a společenském prostředí. (cs)