抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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フィルタリングは,エージェントがその信念状態を更新し,行動と観測の順序から世界の状態の知識を更新する。Kalmanや粒子フィルタのような一般的なフィルタリング技術は,すべての時間で信念状態のコンパクトな表現を維持する。しかし,これらの技術は,確率モデルの代わりに制約を用いて世界が記述される状況に適用できない。このような場合,信念状態はすべての可能な世界状態を記述する論理式である。本論文では,まず,連結列凸(CRC)制約に対する論理フィルタリングアルゴリズムをレビューした。CRC制約は代表的に非常に強力である。そして,CRC制約のためのフィルタリングアルゴリズムはKalmanフィルタの論理的等価性である。ここでは,ネットワークのノードがより大きなシステムからの変数の異なるサブセットに関心を持つ分散環境におけるCRCフィルタリングアルゴリズムを研究した。分散経路整合性(PC)の問題に対するその還元性を推論し,すべての時間で各ノードに維持された信念状態表現のコンパクト性を証明した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】