論文の概要: Probabilistic Loss and its Online Characterization for Simplified Decision Making Under Uncertainty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.05789v1
• Date: Wed, 12 May 2021 17:02:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-13 14:07:28.704009
• Title: Probabilistic Loss and its Online Characterization for Simplified Decision Making Under Uncertainty
• Title（参考訳）: 不確実性下における簡易意思決定のための確率損失とそのオンライン評価
• Authors: Andrey Zhitnikov, Vadim Indelman
• Abstract要約: 標準近似を取り除き, 従来抑制されていた変動要因をすべて考慮し, 意思決定機構全体を拡張した。 この枠組みを用いた簡略化が特定の簡略化技術に与える影響をオンライン上で特徴づける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.807859854345834
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: It is a long-standing objective to ease the computation burden incurred by the decision making process. Identification of this mechanism's sensitivity to simplification has tremendous ramifications. Yet, algorithms for decision making under uncertainty usually lean on approximations or heuristics without quantifying their effect. Therefore, challenging scenarios could severely impair the performance of such methods. In this paper, we extend the decision making mechanism to the whole by removing standard approximations and considering all previously suppressed stochastic sources of variability. On top of this extension, our key contribution is a novel framework to simplify decision making while assessing and controlling online the simplification's impact. Furthermore, we present novel stochastic bounds on the return and characterize online the effect of simplification using this framework on a particular simplification technique - reducing the number of samples in belief representation for planning. Finally, we verify the advantages of our approach through extensive simulations.
• Abstract（参考訳）: 意思決定プロセスによって生じる計算負担を緩和することが長年の目標である。 この機構の単純化に対する感度の同定は、大きな影響をもたらす。 しかし、不確実性の下で意思決定を行うアルゴリズムは通常、その効果を定量化せずに近似やヒューリスティックに依存する。 したがって、困難なシナリオはそのような手法の性能を著しく損なう可能性がある。 本稿では, 標準近似を取り除き, 従来抑制されていた確率的変動源をすべて考慮し, 意思決定機構全体を拡張する。 この拡張に加えて、私たちの重要な貢献は、オンラインの簡易化の影響を評価し制御しながら意思決定を簡素化する新しいフレームワークです。 さらに, 帰納に関する新たな確率的境界を提示し, 計画のための信念表現におけるサンプル数を削減し, この枠組みを用いた単純化の効果をオンライン上で特徴付ける。 最後に,本手法の利点を広範囲なシミュレーションにより検証する。

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