search query: @keyword Bayesian networks / total: 9
reference: 8 / 9
Author: | Beaver, Harriet |
Title: | Using Rule-based Constraint Programming to Find MAPs for Bayesian Networks |
Bayes-verkon MAP-ongelman ratkaisu sääntöpohjaisella rajoiteohjelmoinnilla | |
Publication type: | Master's thesis |
Publication year: | 2004 |
Pages: | 49 Language: eng |
Department/School: | Teknillisen fysiikan ja matematiikan osasto |
Main subject: | Tietojenkäsittelyteoria (T-119) |
Supervisor: | Niemelä, Ilkka |
Instructor: | |
OEVS: | Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning CentreIn the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network. The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/ You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.
Logging on to the customer computers
Opening a thesis
Reading the thesis
Printing the thesis
|
Location: | P1 Ark Aalto | Archive |
Keywords: | Bayesian networks MAP problem constraint programming stable models Smodels Bayes-verkot MAP-ongelma rajoiteohjelmointi stabiilit mallit |
Abstract (eng): | In recent years Bayesian belief networks have assumed increasing practical importance in many fields from medical diagnosis to pattern recognition, providing a formal mathematical framework for probabilistic reasoning. In the maximum a posteriori (MAP) assignment problem on a given Bayesian belief network and some observed evidence, the objective is to find the network assignment with the highest conditional probability, given the evidence. In this MSc thesis I investigate the possibility of solving MAP problems using Smodels, an efficient rule-based constraint programming system based on logic programs with stable model semantics. I develop four different methods to translate MAP problems to logic programs so that the solutions to a particular MAP problem correspond to optimal stable models of its logic program translations. For comparison with a more traditional method, I also translate the MAP problem to integer linear programming. The comparison of the computational efficiency of these different methods suggests that for most problems integer linear programming performs better than any of the four logic program translations. However, the optimal method depends on the type of the problem. Smodels can be expected to perform better in a situation in which only some of the variables are of a probabilistic nature, and could offer an interesting framework for situations in which probabilistic knowledge is combined with symbolic constraints. |
Abstract (fin): | Bayes-verkot tarjoavat formaalin matemaattisen keinon probabilistiseen päättelyyn. Jatkuvasti kasvavan kiinnostuksen myötä niiden käytännön merkitys on jo varsin laaja kattaen aloja lääketieteestä hahmontunnistukseen. MAP-ongelmassa annettuna on Bayes-verkko sekä joitain verkon tilasta tehtyjä havaintoja. Tarkoituksena on löytää todennäköisin mahdollinen verkon tila. Tässä diplomityössä tutkin MAP-ongelman ratkaisua Smodels-järjestelmää käyttäen. Smodels on sääntöpohjaisen rajoiteohjelmoinnin järjestelmä, joka perustuu stabiilien mallien semantiikkaa toteuttaviin logiikkaohjelmiin. Kehitän neljä eri tapaa kääntää MAP-ongelmia logiikkaohjelmiksi siten, että logiikkaohjelmien optimaaliset stabiilit mallit vastaavat MAP-ongelman ratkaisuja. Lisäksi teen vertailua varten käännöksen MAP-ongelmasta lineaariseen ohjelmointiin. Käännösten suorituskyvyn vertailu antaa viitteitä siitä, että useimmille ongelmille lineaarinen ohjelmointi on vertailluista menetelmistä tehokkain, vaikkakin menetelmien suhteelliset tehokkuudet vaihtelevat kunkin ongelmatapauksen yksityiskohdista riippuen. Smodels-ohjelman voidaan odottaa suoriutuvan tehokkaammin tilanteissa, joissa ainoastaan osa muuttujista on probabilistista laatua. Satunnaismuuttujia ja symbolisia rajoitteita yhdistävissä tapauksissa Smodels saattaa osoittautua erittäin kiinnostavaksi menetelmäksi. |
ED: | 2004-07-14 |
INSSI record number: 25439
+ add basket
INSSI