Decentralized Linear Quadratic Systems With Major and Minor Agents and Non-Gaussian Noise
Notice bibliographique
Résumé
A decentralized linear quadratic system with a major agent and a collection of minor agents is considered. The major agent affects the minor agents, but not vice versa. The state of the major agent is observed by all agents. In addition, the minor agents have a noisy observation of their local state. The noise process isnotassumed to be Gaussian. The structures of the optimal strategy and the best linear strategy are characterized. It is shown that the major agent's optimal control action is a linear function of the major agent's minimum mean-squared error (MMSE) estimate of the system state while the minor agent's optimal control action is a linear function of the major agent's MMSE estimate of the system state and a “correction term” that depends on the difference of the minor agent's MMSE estimate of its local state and the major agent's MMSE estimate of the minor agent's local state. Since the noise is non-Gaussian, the minor agent's MMSE estimate is a nonlinear function of its observation. It is shown that replacing the minor agent's MMSE estimate with its linear least mean square estimate gives the best linear control strategy. The results are proved using a direct method based on conditional independence, common-information-based splitting of state and control actions, and simplifying the per-step cost based on conditional independence, orthogonality principle, and completion of squares.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».