論文の概要: Risk-averse autonomous systems: A brief history and recent developments
from the perspective of optimal control
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08947v1
- Date: Sat, 18 Sep 2021 15:01:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-21 16:34:32.436406
- Title: Risk-averse autonomous systems: A brief history and recent developments
from the perspective of optimal control
- Title（参考訳）: リスク・アバース自律システム: 最適制御の観点からの簡単な歴史と最近の展開
- Authors: Yuheng Wang and Margaret P. Chapman
- Abstract要約: 我々は、最先端のアプローチを分類し、提示し、意思決定理論、運用研究、強化学習、制御の分野から、そのようなアプローチとアイデアの関連について述べる。
レビューの最初の部分は、モデルに基づくリスク回避手法に焦点を当てている。
第2部では、適応能力を向上したポリシーを設計するために、モデルベースとモデルフリーのテクニックをブレンドする手法について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6752182911522522
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We offer a historical overview of methodologies for quantifying the notion of
risk and optimizing risk-aware autonomous systems, with emphasis on risk-averse
settings in which safety may be critical. We categorize and present
state-of-the-art approaches, and we describe connections between such
approaches and ideas from the fields of decision theory, operations research,
reinforcement learning, and stochastic control. The first part of the review
focuses on model-based risk-averse methods. The second part discusses methods
that blend model-based and model-free techniques for the purpose of designing
policies with improved adaptive capabilities. We conclude by highlighting areas
for future research.
- Abstract（参考訳）: 安全を重要視するリスク回避設定に重点を置いた,リスク概念の定量化とリスク対応自律システムの最適化のための方法論の歴史的概要を提供する。
我々は,最先端のアプローチの分類と現状について述べるとともに,意思決定理論,運用研究,強化学習,確率的制御といった分野のアプローチとアイデアの関連について述べる。
レビューの最初の部分は、モデルに基づくリスク回避手法に焦点を当てている。
第2部では,適応能力を向上させたポリシ設計を目的として,モデルベースとモデルフリーの手法をブレンドする手法について論じる。
我々は今後の研究の分野を強調して結論付ける。
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