弱自适应子模性与基于组的主动诊断及其在具有持续传感器故障的状态估计中的应用
最优化与控制
2017-04-14 v2 系统与控制
机器学习
摘要
在本文中，我们考虑具有部分观测的随机状态估计的自适应决策问题。首先，我们引入弱自适应子模性的概念，它是自适应子模性的推广，后者在解决具有挑战性的自适应状态估计问题中取得了巨大成功。然后，对于主动诊断问题，即通过主动感知进行离散状态估计，我们表明当奖励函数具有该性质时，自适应贪婪策略具有近最优性能保证。我们进一步表明，在医学诊断和具有持续传感器故障的状态估计等应用中出现的基于组的主动诊断的奖励函数也是弱自适应子模的。最后，在具有持续传感器故障的飞机电力系统状态估计实验中，我们观察到自适应贪婪策略与穷举搜索表现同样良好。
引用
@article{arxiv.1701.06731,
title = {Weak Adaptive Submodularity and Group-Based Active Diagnosis with Applications to State Estimation with Persistent Sensor Faults},
author = {Sze Zheng Yong and Lingyun Gao and Necmiye Ozay},
journal= {arXiv preprint arXiv:1701.06731},
year = {2017}
}
备注
To appear in 2017 IEEE American Control Conference