基于局部近似的低复杂度突变扩散过程最快干预
应用统计
2022-06-13 v1 系统与控制
系统与控制
统计理论
统计理论
摘要
我们考虑控制具有未知突变时间的突变扩散过程的问题。该问题被形式化为最快干预问题，其中突变由变点建模，是最快变点检测（QCD）的推广。我们的目标是以最优选择的干预动作尽快干预突变过程，同时保持低干预成本。该模型与所提算法可应用于大流行预防（如 Covid-19）或 misinformation 遏制。我们将问题表述为部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP），并通过变点的信念状态将其转换为 MDP。我们首先提出网格近似方法以计算最优干预策略，当网格数较大时其计算复杂度可能极高。为降低计算复杂度，我们进一步通过分析“局部干预”机制中值函数的一阶近似，提出了一种低复杂度基于阈值的策略。仿真结果表明，低复杂度算法与网格近似性能相近，且二者均远优于基于 QCD 的算法。
引用
@article{arxiv.2206.04733,
title = {On Low-Complexity Quickest Intervention of Mutated Diffusion Processes Through Local Approximation},
author = {Qining Zhang and Honghao Wei and Weina Wang and Lei Ying},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.04733},
year = {2022}
}