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J-GLOBAL ID：202202290959658227   整理番号：22A0478526

不確実性下のマルチエージェント最適化問題における解の確率的実現可能性について【JST・京大機械翻訳】

On the probabilistic feasibility of solutions in multi-agent optimization problems under uncertainty

著者 (3件)： Pantazis George (Department of Engineering Science, University of Oxford, OX1 3PJ, UK) ,  Fele Filiberto (Department of Engineering Science, University of Oxford, OX1 3PJ, UK) ,  Margellos Kostas (Department of Engineering Science, University of Oxford, OX1 3PJ, UK)
資料名： European Journal of Control  (European Journal of Control)
巻： 63  ページ： 186-195  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0964A  ISSN： 0947-3580  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 不確実なマルチエージェント最適化プログラムの2つの異なるクラスに対するランダム化解の確率的実現可能性を調べた。最初に,プログラムの制約だけが不確実性の影響を受けるが,コスト関数は任意であると仮定した。シナリオ手法内の事後解析に関する最近の発展の悪化により,研究中のプログラムのすべての実行可能な解に対する確率的保証を提供した。これは,解探索アルゴリズムの数値的実装が最適解の正確な定量化を妨げる場合に特に有用である。さらに,この結果は,不確実な凸制約と(多分)非凸費用関数を有する最適化プログラムの全解集合に対する保証を提供する。次に,コスト関数が不確実性に依存し,エージェントの決定の集約表現を許す決定論的制約を持つ最適化プログラムに焦点を当てた。検討中のプログラムの構造を利用して,いわゆるサポートランク概念を活用して,最適解のためのエージェント独立ロバスト性証明書を提供する,即ち,制約違反の確率に関する構築限界はエージェントの数に依存しないが,各エージェント決定空間の次元にのみ依存しない。これは,多数のエージェントに対して確率的ロバスト性のあるレベルを達成するのに必要な試料の量を大幅に削減する。本論文で提供したすべてのロバスト性証明書は,分布フリーであり,あらゆる最適化アルゴリズムと一緒に使用することができる。著者らの理論的結果は,電気自動車のフリートのための充電制御問題の数値的事例研究を伴う。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  *最適化問題 ,  *不確実性 ,  最適化手法 ,  電気自動車 ,  費用関数 ,  事例研究 ,  凸形 ,  ロバスト性 ,  *エージェント
準シソーラス用語： 証明書 ,  最適解 ,  探索アルゴリズム ,  決定論 ,  *マルチエージェント , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： シナリオアプローチ ,  マルチエージェント問題 ,  最適化 ,  実現可能性保証 ,  電気自動車

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  システム最適化手法  (IA02050Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 不確実性 ,  マルチエージェント ,  最適化問題 ,  解 ,  確率 ,  実現可能性