Fully probabilistic design of adaptive decision-making strategies suitable under informationally demanding conditions

Získávání znalostí z rozsáhlých datových souborů nevyhnutelně zužuje informační původní informační obsah. Výsledky získávání vždy slouží následujícímu, často dynamickému, rozhodování. Jeho kvalita významně závisí na zmíněném zúžení. Tato skutečnost je zřídka respektována stávajícím rozsáhlým souborem postupů pro získávání znalostí. Většinou za to může prokletí rozměrnosti spojené s uceleným řešením rozhodovacích úloh. Projekt přispěje k řešení tohoto obecného problému pomocí: i) řešení obecného dynamického rozhodování pomocí rozhodování plně pravděpodobnostního, které popisuje jak subjekt, tak cíle rozhodování pravděpodobnostně; ii) návrhu aproximační metodologie, která podstatně rozšíří rozsah řešitelných rozhodovacích úloh; iii) ověření navržených algoritmů na netriviálních, ekonomicky významných, aplikacích.