Institute of Information Theory and Automation

You are here

Bibliography

Abstract

Fully Probabilistic Design: Promises and Prospects

Kárný Miroslav, Guy Tatiana Valentine

: NIPS 09, Minisymposia and Workshps, p. 102-102

: Neural information processing systems, NIPS 2009, (Vancouver, CA, 07.12.2009-12.12.2009)

: CEZ:AV0Z10750506

: GA102/08/0567, GA ČR, 2C06001, GA MŠk

: decision making, cooperation, knowledge and aim sharing

: http://library.utia.cas.cz/separaty/2010/AS/karny-fully probabilistic design.pdf

(eng): The Fully Probabilistic Design (FPD) suggests a probabilistic description of the closed control loop behaviour as well as of the desired closed-loop behaviour. The optimal control strategy is selected as the minimiser of the Kullback-Leibler divergence of these distributions. The approach yields: (i) an explicit minimiser with the evaluation reduced to a conceptually feasible solution of integral equations; (ii) a randomised optimal strategy; (iii) a proper subset of FPDs formed via standard Bayesian designs; (iv) description of uncertain knowledge, multiple control goals, and optimisation constraints by the common probabilistic language.

(cze): Plně pravděpodobnostní návrh (PPN) užívá pravděpodobnostní popis jak reálného chování uzavřené řídící smyčky, tak chování žádaného. PPN vybírá optimální strategii jako tu, která minimalizuje Kullback-Leiblerovu divergenci obou rozložení. Toto pojetí vede na: (i) explicitní řešení, pro jehož vyčíslení je třeba vyřešit výpočetně zvládnutelné integrální rovnice; (ii) znáhodněnou rozhodovací strategii; (iii) bayesovské návrhy tvořící vlastní podmnožinu PPN; (iv) popis neurčité znalosti, vícerozměrových cílů řízení i omezení návrhu pomocí jednotného pravděpodobnostního jazyka.

: BB

2019-01-07 08:39