====== ALBERO DECISIONALE ====== {{ :albero_decisionale.gif?nolink&600 |}} Un albero decisionale è una** struttura per rappresentare le decisioni in sequenza in base al verificarsi di determinate condizioni**. L'interpretazione dell'albero decisionale inizia alla sua radice, il punto più in alto, da dove si diramano le varie possibilità di scelta. La radice e ogni nodo dell'albero decisionale analizzano un attributo e pongono una domanda. Le diramazioni in uscita da uno stesso nodo rappresentano le diverse decisioni o condizioni //(OR)// che possono presentarsi. Ogni nodo può anche rappresentare domande diverse dagli altri. Quando le possibilità di scelta //(OR)// sono più di due si parla di struttura //(CASE)//. Una sequenza verticale delle decisioni rappresenta le decisioni scelte //(AND)//. In tal modo è possibile rappresentare le diverse combinazioni di scelta che possono presentarsi in base al verificarsi o meno di determinanti eventi. 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. 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. **Strategia rigida**: quando le strategie sono programmate nel codice dell'agente razionale in fase di progettazione e non sono modificabili. **Strategia flessibile**: quando l'agente razionale può autonomamente modificare o creare nuove strategie sulla base dell'esperienza maturata. **Rapidità delle risposte**: il principale vantaggio dell'albero di ricerca AND-OR è quello di fornire all'agente razionale delle risposte rapide in base a specifiche contingenze senza dover elaborare completamente lo stato generale dell'ambiente esterno. In tali circostanze lo studio completo dell'ambiente per individuare una sequenza di azioni potrebbe essere inefficace e inefficiente. È invece preferibile adottare una strategia ossia un piano di contingenza sulla base delle informazioni percepite dall'esterno //(feedback)// e interpretate seguendo un determinato schema di riferimento. Gli alberi di ricerca AND-OR sono particolarmente utile per fornire delle risposte rapide alle contingenze più frequenti e alle situazioni di impasse dell'agente razionale //(loop)//. Dunque, un albero decisionale è uno **strumento visuale che rappresenta una serie di decisioni e i possibili risultati che possono derivarne**. Si tratta di una **rappresentazione grafica delle scelte disponibili e delle conseguenze associate a ciascuna scelta**. L'albero decisionale inizia con un **nodo di partenza che rappresenta la decisione iniziale da prendere**. Da questo nodo, si generano diverse diramazioni, ciascuna rappresentante una possibile scelta da fare. Ogni diramazione può portare a ulteriori nodi di decisione o a nodi terminali che rappresentano gli esiti finali delle decisioni. Nell'albero decisionale, **vengono spesso utilizzate frecce o linee per collegare i nodi e indicare le relazioni tra le decisioni e le conseguenze**. **Ogni linea può essere etichettata con le probabilità o le valutazioni associate a ciascun risultato**. L'albero decisionale è un metodo utile per visualizzare e analizzare le decisioni complesse, valutando i potenziali rischi e benefici di ciascuna scelta e identificando le possibili alternative. Può essere un valido strumento per l'analisi decisionale, l'ottimizzazione delle scelte e la valutazione dei rischi. >Nel contesto del gioco del RisiKo!, un albero decisionale potrebbe essere utilizzato per valutare diverse strategie di attacco o difesa, valutando le probabilità di successo, le conseguenze delle azioni e le possibili reazioni degli avversari. Aiuta a prendere decisioni informate e a valutare le migliori opzioni disponibili in base alla situazione di gioco. ---- === 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. **Cammino ciclico**: un albero di ricerca AND-OR è soggetto al rischio dei cammini ciclici //(loop)//. Il cammino ciclico **si verifica quando uno stato corrente è uguale a uno degli stati precedenti del cammino**. In tali casi l'agente razionale cade in un ragionamento ciclico che, molto spesso, può anche diventare infinito. Per evitare questo rischio è consigliabile inserire in un albero di ricerca AND-OR una **funzione di controllo che eviti la ripetizione continua** degli stati in un medesimo cammino. La funzione di controllo può evitare qualsiasi ripetizione degli stati oppure accettarli soltanto **entro una soglia di tolleranza massima di tentativi**, oltre la quale far scattare una **routine di contingenza per uscire dall'impasse**. >**(*)**: L'ambiente non deterministico, detto anche ambiente stocastico, è un ambiente operativo in cui prevale una condizione di incertezza tra le cause e gli effetti. Lo stato corrente N dell'ambiente e le azioni dell'agente razionale non sono informazioni sufficienti per determinare con certezza lo stato successivo N+1 dell'ambiente operativo. In un ambiente non deterministico **l'agente razionale non può calcolare con certezza gli effetti delle proprie azioni sull'ambiente**. **Per associare le azioni ai risultati** l'agente razionale deve **continuamente rilevare lo stato dell'ambiente** che lo circonda. La seconda rilevazione //(analisi dei risultati)// è particolarmente importante nell'ambiente non deterministico e può rispondere a diverse necessità. In particolar modo, la rilevazione ex-post svolge due funzioni. **1) Analisi feed-back**: permette di associare le azioni ai risultati al fine di ottenere un quadro probabilistico che consente di migliorare la conoscenza e l'esperienza. Questa funzione è alla base della costruzione automatica dei sistemi esperti; **2) Percezione**: la rilevazione dell'ambiente esterno ex-post, oltre a consentire di verificare i risultati dell'azione, permette anche di ottenere una nuova fotografia dell'ambiente esterno per elaborare la decisione/azione successiva. In altri termini, in una sequenza decisionale la rilevazione ex-post della decisione N può coincidere con la rilevazione ex-ante della decisione N+1 purché i tempi di analisi dei risultati dell'azione N non siano troppo lunghi da rendere vecchia la fotografia dell'ambiente N+1. > >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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