論文の概要: Quickest Change Detection of Time Inconsistent Anticipatory Agents. Human-Sensor and Cyber-Physical Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.10910v3
• Date: Wed, 14 Oct 2020 11:23:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 00:41:55.306874
• Title: Quickest Change Detection of Time Inconsistent Anticipatory Agents. Human-Sensor and Cyber-Physical Systems
• Title（参考訳）: 時間に一貫性のない予知剤の迅速な変化検出。 ヒューマンセンサーとサイバー物理システム
• Authors: Vikram Krishnamurthy
• Abstract要約: 行動経済学では、人間の意思決定者は将来の決定(計画)の可能性を考慮して意思決定を行う予測エージェントとしてモデル化される。 予測エージェントと統計統計学の相互作用を含むサイバー物理システムについて考察する。 予測エージェントと最短検出との相互作用は、認識と予測システムに適した枠組みであることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.077291954133788
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In behavioral economics, human decision makers are modeled as anticipatory agents that make decisions by taking into account the probability of future decisions (plans). We consider cyber-physical systems involving the interaction between anticipatory agents and statistical detection. A sensing device records the decisions of an anticipatory agent. Given these decisions, how can the sensing device achieve quickest detection of a change in the anticipatory system? From a decision theoretic point of view, anticipatory models are time inconsistent meaning that Bellman's principle of optimality does not hold. The appropriate formalism is the subgame Nash equilibrium. We show that the interaction between anticipatory agents and sequential quickest detection results in unusual (nonconvex) structure of the quickest change detection policy. Our methodology yields a useful framework for situation awareness systems and anticipatory human decision makers interacting with sequential detectors.
• Abstract（参考訳）: 行動経済学では、人間の意思決定者は将来の決定(計画)の確率を考慮して決定を行う予測エージェントとしてモデル化される。 予測エージェントと統計的検出の相互作用を含むサイバー物理システムについて考察する。 センシング装置は、予測剤の判定を記録する。 これらの決定を前提に、センシング装置は予測系の変化を迅速に検出できるのか? 決定論的観点から考えると、予測モデルはベルマンの最適性原理が成立しない時間的矛盾の意味である。 適切な形式主義は、サブゲームナッシュ均衡である。 予測エージェントと逐次的迅速検出結果の相互作用は、最も迅速な変化検出方針の異常な(非凸な)構造であることを示す。 本手法は,状況認識システムと予測的意思決定者が逐次的検出器と対話する上で有用な枠組みを提供する。

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