モーメントに基づく曖昧性集合下での分布的にロバストな後悔最適制御

この記事は、基礎となる確率分布の不確実性に対するロバスト性に焦点を当てた、最適制御への新しいアプローチを提示している可能性があります。「モーメントに基づく曖昧性集合」の使用は、この不確実性を定量化し、管理するための方法を示唆しています。「分布的にロバスト」という用語は、データ分布の変動下でもアルゴリズムのパフォーマンスが保証されることを意味します。「後悔最適制御」は、アルゴリズムが、そのパフォーマンスと、後知恵で可能な最良のパフォーマンスとの差を最小化することを目指していることを示唆しています。これは非常に専門的な論文であり、制御理論、最適化、および機械学習の研究者を対象としている可能性が高いです。