論文の概要: Value of Information Analysis via Active Learning and Knowledge Sharing
in Error-Controlled Adaptive Kriging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.02354v2
- Date: Fri, 13 Mar 2020 02:30:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-03 13:06:46.725451
- Title: Value of Information Analysis via Active Learning and Knowledge Sharing
in Error-Controlled Adaptive Kriging
- Title（参考訳）: 誤り制御型適応リグにおける能動的学習と知識共有による情報分析の価値
- Authors: Chi Zhang, Zeyu Wang, and Abdollah Shafieezadeh
- Abstract要約: 本稿では,情報の価値(VoI)分析のための最初のサロゲートベースのフレームワークを提案する。
複数の関心事の可能性を更新するために、サロゲートモデル間の観測から平等な情報を共有することができる。
トラスブリッジの負荷試験を含む最適決定問題に対して,提案手法を適用した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.148732567427574
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large uncertainties in many phenomena have challenged decision making.
Collecting additional information to better characterize reducible
uncertainties is among decision alternatives. Value of information (VoI)
analysis is a mathematical decision framework that quantifies expected
potential benefits of new data and assists with optimal allocation of resources
for information collection. However, analysis of VoI is computational very
costly because of the underlying Bayesian inference especially for
equality-type information. This paper proposes the first surrogate-based
framework for VoI analysis. Instead of modeling the limit state functions
describing events of interest for decision making, which is commonly pursued in
surrogate model-based reliability methods, the proposed framework models system
responses. This approach affords sharing equality-type information from
observations among surrogate models to update likelihoods of multiple events of
interest. Moreover, two knowledge sharing schemes called model and training
points sharing are proposed to most effectively take advantage of the knowledge
offered by costly model evaluations. Both schemes are integrated with an error
rate-based adaptive training approach to efficiently generate accurate Kriging
surrogate models. The proposed VoI analysis framework is applied for an optimal
decision-making problem involving load testing of a truss bridge. While
state-of-the-art methods based on importance sampling and adaptive Kriging
Monte Carlo simulation are unable to solve this problem, the proposed method is
shown to offer accurate and robust estimates of VoI with a limited number of
model evaluations. Therefore, the proposed method facilitates the application
of VoI for complex decision problems.
- Abstract（参考訳）: 多くの現象における大きな不確実性は意思決定に挑戦している。
還元可能な不確実性をよりよく特徴付けるために追加情報を集めることは、決定的な選択肢である。
value of information (voi) 分析は、新しいデータの期待される潜在的利益を定量化し、情報収集のためのリソースの最適割り当てを支援する数学的決定フレームワークである。
しかし、voiの分析は、特に等式型情報に対するベイズ推論が基礎となっているため、非常にコストがかかる。
本稿では,voi分析のための最初のサーロゲートベースフレームワークを提案する。
モデルに基づく信頼性手法で一般的に追求される意思決定のイベントを記述する限定状態関数をモデル化する代わりに、提案するフレームワークはシステム応答をモデル化する。
このアプローチは、複数の関心のある事象の確率を更新するために、代理モデル間の観測から平等型の情報を共有できる。
さらに,モデルとトレーニングポイントの共有という2つの知識共有方式を提案し,コストのかかるモデル評価の知識を最大限活用する。
どちらのスキームも誤差率に基づく適応訓練手法と統合され、精度の高いkriging surrogateモデルを生成する。
提案するvoi解析フレームワークをトラス橋の負荷試験を含む最適意思決定問題に適用した。
重要度サンプリングと適応kriging monte carloシミュレーションに基づく最先端手法ではこの問題は解決できないが,本手法は限定的なモデル評価により,voiの高精度かつロバストな推定を提供することを示す。
そこで,提案手法は,複雑な決定問題に対するvoiの適用を容易にする。
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