ベイズ学習に基づく確率論理システムの最適化

• 豊田 充

  上智大学理工学部機能創造理工学科

• 申 鉄龍

  上智大学理工学部機能創造理工学科

書誌事項

タイトル別名

• Bayesian Learning Based Optimization for Stochastic Logical System
• ベイズ ガクシュウ ニ モトズク カクリツ ロンリ システム ノ サイテキカ

抄録

The optimization problem of stochastic logical systems is studied in this paper. To deal with a system without knowledge of the objective function, a Bayesian optimization framework is extended with the learning algorithm called Gaussian process. Firstly, the regret bound, which represents the difference between the true optimal value and the achieved objective function value, is evaluated with exploiting the statistic features of Gaussian process. A numerical example is illustrated for the purpose of validation on the optimization algorithm afterward.

収録刊行物

• 計測自動制御学会論文集

  計測自動制御学会論文集 53 (10), 539-546, 2017

  公益社団法人 計測自動制御学会

キーワード

• stochastic system
• logical system
• learning control
• Bayesian optimization
• Gaussian process regression

詳細情報

• CRID: 1390001204508830720
• NII論文ID: 130006833466
• NII書誌ID: AN00072392
• DOI: 10.9746/sicetr.53.539
• ISSN: 18838189
• ISSN: 04534654
• NDL書誌ID: 028622447
• Web Site: http://id.ndl.go.jp/bib/028622447
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I028622447
• Web Site: https://www.jstage.jst.go.jp/article/sicetr/53/10/53_539/_pdf
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • NDL
  • Crossref
  • CiNii Articles
  • KAKEN
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可