論文の概要: Failure Probability Estimation for Black-Box Autonomous Systems using State-Dependent Importance Sampling Proposals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02154v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 04:28:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:51:32.759069
• Title: Failure Probability Estimation for Black-Box Autonomous Systems using State-Dependent Importance Sampling Proposals
• Title（参考訳）: 状態依存インピーダンスサンプリングによるブラックボックス自律システムの故障確率推定
• Authors: Harrison Delecki, Sydney M. Katz, Mykel J. Kochenderfer,
• Abstract要約: 失敗の確率を推定することは、安全クリティカルな自律システムを開発するための重要なステップである。 モンテカルロサンプリングのような直接推定法は、これらの系における故障の希少性のため、しばしば非現実的である。 これらの制約に対処するための適応的重要度サンプリングアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.579437595742995
• License:
• Abstract: Estimating the probability of failure is a critical step in developing safety-critical autonomous systems. Direct estimation methods such as Monte Carlo sampling are often impractical due to the rarity of failures in these systems. Existing importance sampling approaches do not scale to sequential decision-making systems with large state spaces and long horizons. We propose an adaptive importance sampling algorithm to address these limitations. Our method minimizes the forward Kullback-Leibler divergence between a state-dependent proposal distribution and a relaxed form of the optimal importance sampling distribution. Our method uses Markov score ascent methods to estimate this objective. We evaluate our approach on four sequential systems and show that it provides more accurate failure probability estimates than baseline Monte Carlo and importance sampling techniques. This work is open sourced.
• Abstract（参考訳）: 失敗の確率を推定することは、安全クリティカルな自律システムを開発するための重要なステップである。 モンテカルロサンプリングのような直接推定法は、これらの系における故障の希少性のため、しばしば非現実的である。 既存の重要サンプリングアプローチは、大きな状態空間と長い地平線を持つシーケンシャルな意思決定システムにスケールしない。 これらの制約に対処するための適応的重要度サンプリングアルゴリズムを提案する。 提案手法は,状態依存型提案分布と最適重要サンプリング分布の緩和形との前方Kulback-Leibler分散を最小化する。 本手法はこの目的を推定するためにマルコフスコア上昇法を用いる。 提案手法を4つのシーケンシャルシステム上で評価した結果,モンテカルロの基準値よりも精度の高い故障確率推定と重要サンプリング手法が得られた。 この作品はオープンソース化されている。

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