/**
* Metodo che rappresenta l'atto di decisione (return true/false) in relazione all'evento casuale
* generato e alla probabilità della configurazione passata come parametro.
*
* @param probability probabilità generata casualmente, da confrontare con la probabilità degli
* eventi.
* @param modelBuiltUpSoFar modello degli eventi.
* @return
*/
public Boolean isTrueFor(double probability, Map<String, Boolean> modelBuiltUpSoFar) {
HashMap<String, Boolean> conditions = new HashMap<String, Boolean>();
if (isRoot()) {
// BayesBox.LOG(getVariable() + " is root!");
conditions.put(getVariable(), Boolean.TRUE);
} else {
for (int i = 0; i < parents.size(); i++) {
BayesNetNode parent = parents.get(i);
conditions.put(parent.getVariable(), modelBuiltUpSoFar.get(parent.getVariable()));
}
}
double trueProbability = probabilityOf(conditions);
// BayesBox.LOG("Probability: "+probability + " - TrueProb: "+trueProbability);
if (probability <= trueProbability) {
return Boolean.TRUE;
} else {
return Boolean.FALSE;
}
}
/**
* Metodo che stabilisce la dipendenza del nodo corrente da altri nodi.
*
* @param parent1 primo nodo da cui dipendere
* @param parent2 secondo nodo da cui dipendere
*/
public void influencedBy(BayesNetNode parent1, BayesNetNode parent2) {
influencedBy(parent1);
influencedBy(parent2);
distribution = new ProbabilityDistribution(parent1.getVariable(), parent2.getVariable());
}
/**
* Metodo che stabilisce la dipendenza del nodo corrente da un altro nodo.
*
* @param parent1 nodo da cui dipendere
*/
public void influencedBy(BayesNetNode parent1) {
addParent(parent1);
parent1.addChild(this);
distribution = new ProbabilityDistribution(parent1.getVariable());
}
