Plně pravděpodobnostní návrh dynamických rozhodovacích strategií s nedokonalými účastníky v tržních scénářích

Rozhodování cíleně volí akce ve shodě s danou znalostí a preferencemi. Ač by se normativně mělo za neurčitosti vždy rozhodovat bayesovsky (maximalisovat očekávaný užitek), často tomu tak není díky nedokonalosti rozhodujících účastníků, kteří věnují rozhodovací úloze omezenou pozornost. Přitom v ekonomických, společenských, biologických a technických systémech umožňuje dělba práce velmi složitá rozhodování. V nich každý ze sebestředných nedokonalých úcastníků řeší úlohy,na než stačí a interaguje tržně se svými podobně charakterizovanými sousedy. Projekt jim poskytne logicky ucelenou a
koncepčně využitelnou podporu, která je příliš nezatíží a nebude vyžadovat dokonalého prostředníka či neomezené vnější zdroje. Teorie, založená na původním plně pravděpodobnostním návrhu (PPN) zobecňujícím bayesovské rozhodování, podpoří: překlad oborové znalosti a popisu preferencí na pravděpodobnosti nutné pro PPN; spojování neúplně kompatibilních
pravděpodobností (poskytnutých též sousedy) do úplného popisu; přibližné odhadování a návrh strategie zajišťující využitelnost PPN.