Beslutsnätverk i Python

Denna handledning innehåller en implementering av ett beslutsnätverk i Python. Ett beslutsnätverk (inflytelsediagram) används för AI-beslut i osäkra miljöer. Ett beslutsnätverk inkluderar noder, kanter (bågar) och sannolikhetsinformation för att understödja beslutsfattande när utfallen är osäkra.

Ett beslutsnätverk (DN) är ett bayesianskt nätverk med tillägg av noder för handlingar och nytta. Ett beslutsnätverk används för att skapa nyttobaserade agenter med information om det aktuella tillståndet, möjliga åtgärder, resultatet av åtgärder och nyttan i olika tillstånd.

Ett beslutsnätverk skapas som en riktad acyklisk graf (DAG) med beslutsnoder, chansnoder och nyttonoder. En chansnod (ellips) inkluderar olika utfall med sannolikheter, en nyttonod (diamant) innehåller information om nyttan för ett visst beslut och en beslutsnod (rektangel) representerar ett resultat för ett beslut (Ja/Nej). Noder är anslutna till varandra med bågar eller kanter.

Beslutsnätverk, oljeborrning

Du kan modifiera bevis för chansnoder, modifiera nyttor och göra slutsatser i ett beslutsnätverk för att få svar om de bästa besluten att fatta för att maximera den förväntade nyttan.

Problem och bibliotek

Jag kommer att skapa ett beslutsnätverk för ett oljeborrningsproblem, inflytelsediagrammet innehåller beslut om testning för olja och borrning efter olja. Jag använder pyAgrum för att skapa beslutsnätverket och för att dra slutsatser från nätverket, cairosvg används för att konvertera en svg-bild till en png-bild.

Inflytelsediagram

Beslutsnätverket inkluderar en chansnod för mängd olja och en chansnod för testresultat. Detta nätverk inkluderar nyttonoder för borrning och testning, beslutsnoder för test och borrning finns också inkluderat i diagrammet. Sannolikheter läggs till som villkorade sannolikhetstabeller (CPT: s). Ett nätverk kan sparas till en bifxml-fil och ett nätverk kan läsas in från en bifxml-fil. Resultatet från en körning visas under koden.

# Import libraries
import pyAgrum as gum
import pyAgrum.lib.notebook as gnb
import cairosvg

# The main entry point for this module
def main():

    # Load a decision network
    #oil=gum.loadID('data\\OilWildcater.bifxml')

    # Create a decision network
    model = gum.InfluenceDiagram()

    # Add a decision node for test
    test = gum.LabelizedVariable('Test','Test for oil',2)
    test.changeLabel(0,'Yes')
    test.changeLabel(1,'No')
    model.addDecisionNode(test)

    # Add a decision node for drill
    drill = gum.LabelizedVariable('Drill','Drill for oil',2)
    drill.changeLabel(0,'Yes')
    drill.changeLabel(1,'No')
    model.addDecisionNode(drill)

    # Add a chance node for result of test
    result = gum.LabelizedVariable('Result','Result of test',4)
    result.changeLabel(0,'NoS')
    result.changeLabel(1,'OpS')
    result.changeLabel(2,'ClS')
    result.changeLabel(3,'NoR')
    model.addChanceNode(result)

    # Add a chance node for oil amount
    amount = gum.LabelizedVariable('Amount','Oil amount',3)
    amount.changeLabel(0,'Dry')
    amount.changeLabel(1,'Wet')
    amount.changeLabel(2,'Soak')
    model.addChanceNode(amount)

    # Add an utility node for testing
    ut_test = gum.LabelizedVariable('UtilityOfTest','Utility of Testing',1)
    model.addUtilityNode(ut_test)

    # Add an utility node for drilling
    ut_drill = gum.LabelizedVariable('UtilityOfDrill','Utility of Drilling',1)
    model.addUtilityNode(ut_drill)

    # Add connections between nodes
    model.addArc(model.idFromName('Test'), model.idFromName('Result'))
    model.addArc(model.idFromName('Test'), model.idFromName('UtilityOfTest'))
    model.addArc(model.idFromName('Test'), model.idFromName('Drill'))
    model.addArc(model.idFromName('Amount'), model.idFromName('Result'))
    model.addArc(model.idFromName('Amount'), model.idFromName('UtilityOfDrill'))
    model.addArc(model.idFromName('Result'), model.idFromName('Drill'))
    model.addArc(model.idFromName('Drill'), model.idFromName('UtilityOfDrill'))

    # Add utilities
    model.utility(model.idFromName('UtilityOfTest'))[{'Test':'Yes'}]=-10
    model.utility(model.idFromName('UtilityOfTest'))[{'Test':'No'}]=0
    model.utility(model.idFromName('UtilityOfDrill'))[{'Drill':0}]=[[-70],[0],[50]]
    model.utility(model.idFromName('UtilityOfDrill'))[{'Drill':1}]=[[0],[200],[0]]

    # Add CPT:s
    model.cpt(model.idFromName('Amount'))[0]=0.5 # Dry
    model.cpt(model.idFromName('Amount'))[1]=0.3 # Wet
    model.cpt(model.idFromName('Amount'))[2]=0.2 # Soak
    model.cpt(model.idFromName('Result'))[{'Test':'Yes'}]=[[0.6, 0.3, 0.1, 0], # Dry
                                                           [0.3, 0.4, 0.3, 0], # Wet
                                                           [0.1, 0.4, 0.5, 0]] # Soak
    model.cpt(model.idFromName('Result'))[{'Test':'No'}]=[[0, 0, 0, 1], # Dry
                                                           [0, 0, 0, 1], # Wet
                                                           [0, 0, 0, 1]] # Soak

    # Save the model
    gum.saveBN(model, 'data\\oil.bifxml')

    # Get and save an influence diagram
    svg = gnb.getInfluenceDiagram(model)
    cairosvg.svg2png(bytestring=svg,write_to='plots\\drill_network.png')

    # Create an inference model
    ie = gum.InfluenceDiagramInference(model)

    # Make an inference with default evidence
    ie.makeInference()
    print('--- Inference with default evidence ---')
    print(ie.displayResult())
    print('Best decision for Test: {0}'.format(ie.getBestDecisionChoice(model.idFromName('Test'))))
    print('Best decision for Drill: {0}'.format(ie.getBestDecisionChoice(model.idFromName('Drill'))))
    print('Maximum Expected Utility (MEU) : {0}'.format(ie.getMEU()))
    print()

    # Print variable 3
    print('--- Variable 3 ---')
    print(model.variable(3))
    print()

    # Erase all evidence
    ie.eraseAllEvidence()

    # Erase all evidence and set new evidences
    ie.setEvidence({3:[0,0,1]})

    # Make an inference with evidence
    ie.makeInference()
    print('--- Inference with evidence ---')
    print(ie.displayResult())
    print('Best decision for Test: {0}'.format(ie.getBestDecisionChoice(model.idFromName('Test'))))
    print('Best decision for Drill: {0}'.format(ie.getBestDecisionChoice(model.idFromName('Drill'))))
    print('Maximum Expected Utility (MEU) : {0}'.format(ie.getMEU()))
    print()

# Tell python to run main method
if __name__ == "__main__": main()
--- Inference with default evidence ---
max EU :
<UtilityOfTest:0|UtilityOfDrill:0> :: 60
Best choices :
  - Decision Drill<Yes,No> : No
  - Decision Test<Yes,No> : No

Best decision for Test: 1
Best decision for Drill: 1
Maximum Expected Utility (MEU) : 60.0

--- Variable 3 ---
Amount<Dry,Wet,Soak>

--- Inference with evidence ---
max EU :
<UtilityOfTest:0|UtilityOfDrill:0> :: 10
Best choices :
  - Decision Drill<Yes,No> : Yes
  - Decision Test<Yes,No> : No

Best decision for Test: 1
Best decision for Drill: 0
Maximum Expected Utility (MEU) : 10.0
Etiketter:

Lämna ett svar

E-postadressen publiceras inte. Obligatoriska fält är märkta *