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实体 Distributionally Robust Optimization

Distributionally Robust Optimization

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  1. TOOL · CL_26340 ·

    新框架应对代理不确定性下的轨迹规划

    研究人员开发了一个新的交互式轨迹规划框架，该框架考虑了其他代理决策中的不确定性。该方法结合了 Probably Approximately Correct (PAC) 学习和分布鲁棒 (DR) 优化，创建了一个能够解决由学习到的决策分布引入的错误的解决方案。结果 PAC 学习的 DR-MPC 框架可以根据可用数据的量，在鲁棒模型预测控制和全知随机模型预测控制之间进行有效插值。