Bayesian policy support for adaptive strategies using computer models for complex physical systems
Bayesian policy support for adaptive strategies using computer models for complex physical systems
复制标题
使用复杂物理系统的计算机模型对自适应策略提供贝叶斯政策支持
DOI：
10.1057/jors.2011.110
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发表时间：
2017
影响因子：
3.6
通讯作者：
Williamson D
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Williamson D
在本文中，我们讨论将专家知识和计算机模拟器相结合，以便为管理复杂物理系统的决策者提供决策支持。我们允许在制定初始政策后查看复杂系统的未来状态，并让这些状态影响政策的修订。未来观察和干预的潜力对今天的最佳政策产生重大影响，这是在我们的方法中处理的。我们展示了使用计算机模型导出政策相关系统不确定性如何导致最终决策树出现棘手的向后归纳问题。我们引入了一种算法，用于模拟所有可能政策的预期损失表面的上限，并讨论如何将其用于政策支持。为了说明我们的方法，我们着眼于选择最佳的二氧化碳减排策略，将中等复杂性的气候模型和经济效用模型与气候数据相结合。
In this paper, we discuss combining expert knowledge and computer simulators in order to provide decision support for policy makers managing complex physical systems. We allow future states of the complex system to be viewed after initial policy is made, and for those states to influence revision of policy. The potential for future observations and intervention impacts heavily on optimal policy for today and this is handled within our approach. We show how deriving policy dependent system uncertainty using computer models leads to an intractable backwards induction problem for the resulting decision tree. We introduce an algorithm for emulating an upper bound on our expected loss surface for all possible policies and discuss how this might be used in policy support. To illustrate our methodology, we look at choosing an optimal CO2abatement strategy, combining an intermediate complexity climate model and an economic utility model with climate data.
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