Sep, 2023

降低风险设计与运营工具包：在决策问题中管理风险与不确定性的 90 种策略

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TL;DR该论文提出了一种被忽视的应对不确定性的策略类别 ——RDOT（风险降低设计和运营工具包），该工具包可以应用于受到高度不确定性影响的决策问题，使其变得更容易处理。论文总结了 90 多种 RDOT 策略，并提出了一个将其纳入多目标优化的决策模型的框架。
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发现论文，激发创造
  • 关于不确定性决策与风险管理问题的解决

    本文基于对 100 个决策问题数据集的回顾，发现许多问题具有关键性质和对应的决策策略，而采用多目标优化方法能够定量地进行投资决策。作者评估了这些性质的重要程度，得到了对应问题的信息量评分，使得在关键性质的指导下，决策问题的分析复杂度显著降低。

    Jan, 2023

  • 不确定性优化简介 -- 简短调查

    本文简要回顾了优化领域中不确定性处理的现状，并聚焦于处理随机性和认知不确定性的不同方法，控制领域的应用占据了重要的地位。

    Dec, 2022

  • 自然驾驶情境下的概率不确定性感知危险路段探测器

    本文提出了基于生存分析考虑的概率情况风险模型，并将其扩展到自然地结合感性、时间和行为不确定性的真实场景。结果风险点检测器 (RSD) 应用于真实驾驶数据，显示了路面重要性地图，相较于 Time Headway (TH) 和 Time-To-Contact (TTC), 我们的方法在预测风险方面更具有选择性和特异性。

    Mar, 2023

  • 不确定性决策：超越概率

    本文综述了决策制定中的不确定性状态，并关注走在经典解释之外的不确定性，尤其是区分了可变性不确定性和认知不确定性。作者提供了多种解决方案，包括离散和连续模型，从正式验证、控制抽象到强化学习，以优秀解法应对认知不确定性，并列举和讨论了处理丰富类型不确定性时出现的重要挑战。

    Mar, 2023

  • 系统理论视角下的不确定性

    提出了一种系统论方法来处理自动驾驶中存在的不确定性威胁，通过对缺乏知识的根本原因进行的不确定性分类（包括触发模型、模型参数缺失和模型不完整性），将方法聚类为不确定性预防、不确定性消除、不确定性容忍和不确定性预测，与 Laprie 等人的分类方法类比。

    Mar, 2023

  • 分布式稳健的反事实风险最小化

    本文介绍了使用分布式鲁棒优化 (DRO) 解决交叉事实风险最小化 (CRM) 问题的想法，并证明了 DRO 是对策反决策的一种有原则的工具。我们提出了使用 Kullback-Leibler 马氏距离作为 CRM 中不确定性的代替方法，并基于这一方法提出了一种新的鲁棒对策反目标。通过实验证明，在实践中使用其他不确定性度量具有重要意义。

    Jun, 2019

  • 在严重不确定情况下进行多目标决策

    本文将近期发展的决策理论的不完全偏好和概率信息转移到多目标设置中，并通过利用可能的部分基数和部分概率信息，比帕累托序提供更详细的订单来比较决策。我们讨论了所提议的决策选项之间的一些有趣属性，并展示了如何通过线性优化来计算它们。最后，在比较不同表现度量下的算法的场景中演示了我们的框架。

    Dec, 2022

  • 安全关键感知中处理数据驱动模型运行时不确定性的架构模式

    数据驱动模型在自主系统中扮演着重要的角色，但存在不确定性的挑战。本文提出并评估了四种处理不确定性的架构模式，并考虑了不同情境下的风险，以提高性能。

    Jun, 2022

  • 测量非概率性不确定性：已知和未知未知因素的认知、逻辑和计算评估

    通过结构化的认知图谱对文字信息进行分析，提出了一种衡量非概率不确定性的方法，该方法还可以通过自动化文本分析大大增强这些技术所提供的可能性。

    Jan, 2022

  • 随机优化启发式分析的概率工具

    这篇论文收集了一些概率工具，证明它们在分析随机搜索启发式算法方面很有用，包括马尔可夫、切比雪夫和切诺夫不等式等经典材料，以及随机支配和耦合或对几何分布的随机变量和负相关随机变量的切诺夫不等式等较少为人知的主题。虽然重点是收集随机搜索启发式算法的分析工具，但其中许多也可能在计算机经典随机算法或离散随机结构的分析中有用。

    Jan, 2018