確率的探索を用いた意見動力学ステアリング【JST・京大機械翻訳】

Wang Ziyi; Theodorou Evangelos A.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217347291050 整理番号：22P0324081

確率的探索を用いた意見動力学ステアリング【JST・京大機械翻訳】

Opinion Dynamics Steering using Stochastic Search

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発行年： 2022年04月01日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月06日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文では,部分的にアクティブな母集団における操縦意見動力学のための確率的探索動的最適化フレームワークを適用した。フレームワークは確率的最適化理論に基づいて接地され,指数ファミリーの分布から候補解のサンプリングに依存する。開ループ,フィードバック,および新しい適応フィードバックポリシーに対する分布パラメータ更新を導いた。3つの政策すべてを,シミュレーションにおける2つの異なる意見動力学ステアリングシナリオで試験して,手で設計したフィードバック政策と比較した。結果は,意見動力学制御のためのフレームワークと活性エージェント集合サイズに関する適応フィードバック政策のロバスト性を示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

システム設計・解析 , ロボットの運動・制御 , 通信網

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