Decisão sequencial sob incerteza: modelos e algoritmos


Situações de incerteza, onde o tomador de decisão não tem acesso a uma
distribuição de probabilidade precisa (seja ela subjetiva ou proveniente de
uma abordagem freqüentista), são comuns em problemas reais de
decisão. Neste contexto, cabe analisar modelos para representação de
incerteza, bem como critérios que possam ser usados pelo tomador de
decisão. Se o tomador de decisão é chamado a fazer suas escolhas
em diversos pontos ao longo do tempo, então devemos considerar como
podemos definir este conjunto de escolhas, ou seja, como podemos definir
uma estratégia. Assim, apresentaremos uma abordagem consequencialista
para definição de estratégias em problemas de decisão sequenciais com
probabilidades imprecisas representados por Árvore de decisão e Diagrama
de Influência.