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albero_decisionale [2023/07/17 16:57] – frederalbero_decisionale [2024/04/16 16:38] (current) – freder
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 Grazie alla loro semplicità di implementazione, sono utilizzati in molte applicazioni pratiche. Grazie alla loro semplicità di implementazione, sono utilizzati in molte applicazioni pratiche.
  
-Nel caso del RisiKo!, che è un **ambiente non deterministico** **(*)**, il giocatore razionale non è in grado di prevedere con certezza l'esito delle proprie azioni. In questi casi il giocatore deve necessariamente rilevare lo stato dell'ambiente esterno sia prima che dopo l'azione. La prima rilevazione //(percezione ex-ante)// è utile per elaborare la decisione ossia l'azione da intraprendere. La seconda rilevazione //(percezione ex-post)// è, invece, utile per verificare gli effetti dell'azione intrapresa sull'ambiente esterno.+>Nel caso del RisiKo!, che è un **ambiente non deterministico** **(*)**, il giocatore razionale non è in grado di prevedere con certezza l'esito delle proprie azioni. In questi casi il giocatore deve necessariamente rilevare lo stato dell'ambiente esterno sia prima che dopo l'azione. La prima rilevazione //(percezione ex-ante)// è utile per elaborare la decisione ossia l'azione da intraprendere. La seconda rilevazione //(percezione ex-post)// è, invece, utile per verificare gli effetti dell'azione intrapresa sull'ambiente esterno.
  
 Gli alberi di ricerca AND-OR si presentano solitamente come delle routine o delle sotto-routine //(subroutine)//. Le strategie di contingenza delineate negli alberi di ricerca AND-OR possono essere rigide o flessibili. Gli alberi di ricerca AND-OR si presentano solitamente come delle routine o delle sotto-routine //(subroutine)//. Le strategie di contingenza delineate negli alberi di ricerca AND-OR possono essere rigide o flessibili.
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-**CRITICHE**+=== CRITICHE ===
  
 **Schemi predeterminati**: gli algoritmi decisionali non sono veri e propri sistemi intelligenti. Si tratta per lo più di schemi predeterminati da utilizzare in particolari situazioni. Inoltre, sono fortemente dipendenti dalla capacità di prevedere tutte le possibili situazioni di contingenza e sulla conoscenza delle migliori azioni possibili. Ciò causa un forte allungamento dei tempi della progettazione iniziale della base di conoscenza e un elevato rischio di presenza di errori e omissioni. Sono particolarmente interessanti, invece, quando è lo stesso agente razionale a scrivere gli alberi decisionali sulla base dell'esperienza passata e dell'analisi dei feedback. **Schemi predeterminati**: gli algoritmi decisionali non sono veri e propri sistemi intelligenti. Si tratta per lo più di schemi predeterminati da utilizzare in particolari situazioni. Inoltre, sono fortemente dipendenti dalla capacità di prevedere tutte le possibili situazioni di contingenza e sulla conoscenza delle migliori azioni possibili. Ciò causa un forte allungamento dei tempi della progettazione iniziale della base di conoscenza e un elevato rischio di presenza di errori e omissioni. Sono particolarmente interessanti, invece, quando è lo stesso agente razionale a scrivere gli alberi decisionali sulla base dell'esperienza passata e dell'analisi dei feedback.
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 >Le informazioni di feedback //(retroazione)// consentono all'agente razionale di decidere sulla base dell'ambiente rilevato e non più sulla base dell'ambiente atteso. L'agente razionale può memorizzare ogni propria azione con i risultati ottenuti sull'ambiente e maturare una esperienza. >Le informazioni di feedback //(retroazione)// consentono all'agente razionale di decidere sulla base dell'ambiente rilevato e non più sulla base dell'ambiente atteso. L'agente razionale può memorizzare ogni propria azione con i risultati ottenuti sull'ambiente e maturare una esperienza.
  
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 +Torna al paragrafo [[Avanzate IV#Fasi della partita|5.5 Fasi della partita]] 
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 +Torna al paragrafo [[Avanzate IV#6.5.3 Fase finale|5.5.3 Fase finale]] 
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 +Torna al paragrafo [[Avanzate IV#6.5.4 Sdadata|5.5.4 Sdadata]]