論文の概要: Integrating Bayesian methods with neural network--based model predictive control: a review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.05338v1
• Date: Mon, 06 Oct 2025 20:04:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-08 17:57:07.967693
• Title: Integrating Bayesian methods with neural network--based model predictive control: a review
• Title（参考訳）: ベイジアン法とニューラルネットワークを用いたモデル予測制御の統合:レビュー
• Authors: Asli Karacelik,
• Abstract要約: 本稿では、ニューラルネットワークに基づくモデリング、制御設計、不確実性定量化に焦点を当てる。 ベイジアンアプローチは、MPCにおける不確実性を捕捉し、伝播するためにますます採用されているが、報告された性能の上昇は依然として断片化されている。 我々は,MPCにおけるベイズ的手法の有効性を厳格に判定するために,標準化されたベンチマーク,アブレーション研究,透過的な報告を論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this review, we assess the use of Bayesian methods in model predictive control (MPC), focusing on neural-network-based modeling, control design, and uncertainty quantification. We systematically analyze individual studies and how they are implemented in practice. While Bayesian approaches are increasingly adopted to capture and propagate uncertainty in MPC, reported gains in performance and robustness remain fragmented, with inconsistent baselines and limited reliability analyses. We therefore argue for standardized benchmarks, ablation studies, and transparent reporting to rigorously determine the effectiveness of Bayesian techniques for MPC.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューラルネットワークに基づくモデリング,制御設計,不確実性定量化に着目し,モデル予測制御(MPC)におけるベイズ法の適用性を評価する。 我々は,個々の研究の体系的分析と実施方法について検討する。 ベイジアンアプローチは、MPCにおける不確実性を捕捉し、伝播するためにますます採用されているが、報告された性能とロバスト性は、一貫性のないベースラインと限られた信頼性解析によって断片化されている。 そこで我々は,MPCに対するベイズ的手法の有効性を厳格に判定するために,標準化されたベンチマーク,アブレーション研究,透過的な報告を論じる。

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