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J-GLOBAL ID：201902276990181697   整理番号：19A2417527

コヒーレントリスク測度によるリスク制約下のリスク感受性Markov決定【JST・京大機械翻訳】

Risk-Sensitive Markov Decision Under Risk Constraints with Coherent Risk Measures

著者 (1件)： Yoshida Yuji (University of Kitakyushu, Kitakyushu, Japan)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11676  ページ： 29-40  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： コヒーレントリスク測度の制約によるMarkov決定過程を検討した。効用関数の下でのリスクに敏感な期待報酬を加重平均値-リスクにより近似し,リスク制約をコヒーレントリスク測度により記述した。本論文では,意思決定者のリスク回避効用に由来する最良のリスクスペクトルを持つ重み付き平均値-リスクとしてコヒーレントリスク測度を表現し,リスクスペクトルは意思決定者の効用のリスク回避特性を重みづけとして継承することができる。実行可能な範囲のリスクレベルを見つけるために,最初に,リスク最小化問題を数学的プログラミングによって議論した。リスク制約下での次の動的リスク敏感報酬最大化を研究した。動的計画法はこの動的最適化モデルに適用できず,他のアプローチを試みた。得られた結果を理解するために,いくつかの数値例を示した。Copyright 2019 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最小化問題 ,  スペクトル ,  意思決定者 ,  *測度 ,  *感受性 ,  効用関数 ,  重みづけ ,  動的計画法
準シソーラス用語： 動的最適化 ,  リスク回避 ,  加重平均 ,  Markov決定過程 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： コヒーレント ,  リスク ,  測度 ,  制約 ,  感受性