論文の概要: Falsification of Learning-Based Controllers through Multi-Fidelity Bayesian Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14118v1
• Date: Wed, 28 Dec 2022 22:48:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-02 17:52:13.198636
• Title: Falsification of Learning-Based Controllers through Multi-Fidelity Bayesian Optimization
• Title（参考訳）: マルチフィデリティベイズ最適化による学習型制御系のファルシフィケーション
• Authors: Zahra Shahrooei, Mykel J. Kochenderfer, Ali Baheri
• Abstract要約: ベイズ最適化を用いた多要素ファリシフィケーションフレームワークを提案する。 本手法では,低忠実度シミュレータからの安価な不正確な情報と高忠実度シミュレータからの高価で正確な情報とを自動的に切り替えることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.71695000650056
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Simulation-based falsification is a practical testing method to increase confidence that the system will meet safety requirements. Because full-fidelity simulations can be computationally demanding, we investigate the use of simulators with different levels of fidelity. As a first step, we express the overall safety specification in terms of environmental parameters and structure this safety specification as an optimization problem. We propose a multi-fidelity falsification framework using Bayesian optimization, which is able to determine at which level of fidelity we should conduct a safety evaluation in addition to finding possible instances from the environment that cause the system to fail. This method allows us to automatically switch between inexpensive, inaccurate information from a low-fidelity simulator and expensive, accurate information from a high-fidelity simulator in a cost-effective way. Our experiments on various environments in simulation demonstrate that multi-fidelity Bayesian optimization has falsification performance comparable to single-fidelity Bayesian optimization but with much lower cost.
• Abstract（参考訳）: シミュレーションベースのファルシフィケーションは、システムが安全要件を満たす自信を高めるための実用的なテスト手法である。 忠実度シミュレーションは計算的に要求されるので,異なる忠実度レベルを持つシミュレータの利用について検討する。 第1ステップとして,環境パラメータの観点から全体安全仕様を表現し,この安全仕様を最適化問題として構成する。 我々は,システム障害の原因となる環境から可能なインスタンスを見つけることに加えて,どのレベルの忠実度で安全性評価を行うべきかを判断できるベイズ最適化を用いたマルチフィデリティ改ざんフレームワークを提案する。 本手法により,低忠実度シミュレータからの安価な不正確な情報と高忠実度シミュレータからの高価な正確な情報とを,低コストで自動的に切り替えることができる。 シミュレーションにおける各種環境に関する実験により,マルチフィデリティベイズ最適化は単一フィデリティベイズ最適化に匹敵するファルシフィケーション性能を持つが,はるかに低コストであることが示された。

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