論文の概要: Decision-Making Under Uncertainty: Beyond Probabilities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05848v1
• Date: Fri, 10 Mar 2023 10:53:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-13 15:22:12.270258
• Title: Decision-Making Under Uncertainty: Beyond Probabilities
• Title（参考訳）: 不確実性下における意思決定--確率を超えて
• Authors: Thom Badings and Thiago D. Sim\~ao and Marnix Suilen and Nils Jansen
• Abstract要約: 古典的な仮定は、確率はシステムの不確実性をすべて十分に捉えることができるというものである。 本稿では、この古典的解釈を超える不確実性に焦点を当てる。 離散モデルと連続モデルの両方に対していくつかの解法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.358161704743754
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This position paper reflects on the state-of-the-art in decision-making under uncertainty. A classical assumption is that probabilities can sufficiently capture all uncertainty in a system. In this paper, the focus is on the uncertainty that goes beyond this classical interpretation, particularly by employing a clear distinction between aleatoric and epistemic uncertainty. The paper features an overview of Markov decision processes (MDPs) and extensions to account for partial observability and adversarial behavior. These models sufficiently capture aleatoric uncertainty but fail to account for epistemic uncertainty robustly. Consequently, we present a thorough overview of so-called uncertainty models that exhibit uncertainty in a more robust interpretation. We show several solution techniques for both discrete and continuous models, ranging from formal verification, over control-based abstractions, to reinforcement learning. As an integral part of this paper, we list and discuss several key challenges that arise when dealing with rich types of uncertainty in a model-based fashion.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,不確実性下での意思決定の現状を反映したものである。 古典的な仮定は、確率はシステムの不確実性をすべて十分に捉えることができるというものである。 本稿では,この古典的解釈を超越した不確実性に焦点をあて,特にアレエータ的不確実性と認識的不確実性を明確に区別することで,その不確実性に着目する。 本稿は,マルコフ決定過程(MDP)の概要と,部分観測可能性と対向行動を考慮した拡張について述べる。 これらのモデルはアレタリック不確実性を十分にとらえるが、てんかんの不確実性をしっかりと説明できない。 そこで本研究では,より強固な解釈で不確実性を示すいわゆる不確実性モデルの概要を示す。 形式的検証からコントロールベースの抽象化、強化学習まで、離散モデルと連続モデルの両方に対するいくつかの解法を示す。 本稿では、モデルベース方式で、リッチなタイプの不確実性を扱う際に生じるいくつかの重要な課題をリストアップし、議論する。

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