Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Variational Bayes in Distributed Fully Probabilistic Decision Making

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F11%3A00368318" target="_blank" >RIV/67985556:_____/11:00368318 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Variational Bayes in Distributed Fully Probabilistic Decision Making

  • Popis výsledku v původním jazyce

    We are concerned with design of decentralized control strategy for stochastic systems with global performance measure. It is possible to design optimal centralized control strategy, which often cannot be used in distributed way. The distributed strategythen has to be suboptimal (imperfect) in some sense. In this paper, we propose to optimize the centralized control strategy under the restriction of conditional independence of control inputs of distinct decision makers. Under this optimization, the maintheorem for the Fully Probabilistic Design is closely related to that of the well known Variational Bayes estimation method. The resulting algorithm then requires communication between individual decision makers in the form of functions expressing moments of conditional probability densities. This contrasts to the classical Variational Bayes method where the moments are typically numerical.

  • Název v anglickém jazyce

    Variational Bayes in Distributed Fully Probabilistic Decision Making

  • Popis výsledku anglicky

    We are concerned with design of decentralized control strategy for stochastic systems with global performance measure. It is possible to design optimal centralized control strategy, which often cannot be used in distributed way. The distributed strategythen has to be suboptimal (imperfect) in some sense. In this paper, we propose to optimize the centralized control strategy under the restriction of conditional independence of control inputs of distinct decision makers. Under this optimization, the maintheorem for the Fully Probabilistic Design is closely related to that of the well known Variational Bayes estimation method. The resulting algorithm then requires communication between individual decision makers in the form of functions expressing moments of conditional probability densities. This contrasts to the classical Variational Bayes method where the moments are typically numerical.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2011

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    The 2nd International Workshop od Decision Making with Multiple Imperfect Decision Makers. Held in Conjunction with the 25th Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2011)

  • ISBN

    978-80-903834-6-3

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

    73-80

  • Název nakladatele

    Institute of Information Theory and Automation

  • Místo vydání

    Prague

  • Místo konání akce

    Sierra Nevada

  • Datum konání akce

    16. 12. 2011

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku