bibtype |
A -
Abstract
|
ARLID |
0334170 |
utime |
20240111140730.9 |
mtime |
20100106235959.9 |
title
(primary) (eng) |
Fully Probabilistic Design: Promises and Prospects |
specification |
page_count |
1 s. |
media_type |
www |
|
serial |
ARLID |
cav_un_epca*0334169 |
title
|
NIPS 09, Minisymposia and Workshps |
page_num |
102-102 |
publisher |
place |
Vancouver |
name |
NIPS Foundation |
year |
2009 |
|
|
title
(cze) |
Plně pravděpodobnostní návrh: přísliby a výhledy |
keyword |
decision making |
keyword |
cooperation |
keyword |
knowledge and aim sharing |
author
(primary) |
ARLID |
cav_un_auth*0101124 |
name1 |
Kárný |
name2 |
Miroslav |
institution |
UTIA-B |
full_dept |
Department of Adaptive Systems |
fullinstit |
Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i. |
|
author
|
ARLID |
cav_un_auth*0101092 |
name1 |
Guy |
name2 |
Tatiana Valentine |
institution |
UTIA-B |
full_dept |
Department of Adaptive Systems |
fullinstit |
Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i. |
|
source |
|
cas_special |
project |
project_id |
GA102/08/0567 |
agency |
GA ČR |
ARLID |
cav_un_auth*0239566 |
|
project |
project_id |
2C06001 |
agency |
GA MŠk |
ARLID |
cav_un_auth*0217685 |
|
research |
CEZ:AV0Z10750506 |
abstract
(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. |
abstract
(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. |
action |
ARLID |
cav_un_auth*0257410 |
name |
Neural information processing systems, NIPS 2009 |
place |
Vancouver |
dates |
07.12.2009-12.12.2009 |
country |
CA |
|
reportyear |
2010 |
RIV |
BB |
mrcbC52 |
4 O 4o 20231122133857.9 |
permalink |
http://hdl.handle.net/11104/0178980 |
arlyear |
2009 |
mrcbTft |
\nSoubory v repozitáři: 0334170.pdf |
mrcbU56 |
pdf 2MB |
mrcbU63 |
cav_un_epca*0334169 NIPS 09, Minisymposia and Workshps 102 102 NIPS 09, Minisymposia and Workshps Vancouver NIPS Foundation 2009 |
|