影响图是不确定环境中描述复杂决策问题的图模型，它表达了变量间的依赖关系、条件独立关系和决策者的偏好信息。目前，影响图已成为一种流行的标准建模工具。然而，现实中的决策环境复杂多样，在一些应用中现有的影响图还不足以满足要求，因此有必要对它们进行扩展。本书主要介绍影响图的扩展及应用，包括针对建模无限制决策问题、涉及连续变量的决策问题、涉及非精确变量的决策问题及多Agent 决策问题等方面对影响图的扩展，以及影响图的评价算法和竞争对手私人信息的推测。影响图的扩展有助于增强影响图的表达能力，丰富影响图的类型，提高影响图的适用性，促进影响图的发展，扩大影响图的应用领域
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