本論文は、確率的動的システムの計画問題を扱っている。従来の確率的計画手法では、ランダムにノードを追加し、それらを辺で接続するアプローチが取られてきた。しかし、制御入力の制約がある場合、ノードの到達可能性を明示的に確立する必要があり、非凸最適化問題を解く必要がある。さらに、ロードマップのカバレッジを考慮せずにノードと辺を追加する従来手法には課題がある。
本論文の貢献は以下の通りである:
具体的には、MAX-COVAR は、初期分布の共分散行列の最小固有値を最大化することで、制御制約下で最大のカバレッジを持つツリーを構築する。これにより、クエリ初期分布から目標分布への経路を効率的に見つけることができる。理論的な分析と実験結果から、提案手法が従来手法よりも広範なクエリ初期分布に対して経路を見つけられることが示された。
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