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
—