Stochastic Control Framework for Determining Feasible Alternatives in Sampling Allocation
Stochastic Control Framework for Determining Feasible Alternatives in Sampling Allocation
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用于确定抽样分配中可行替代方案的随机控制框架
DOI：
10.1109/tac.2019.2942005
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发表时间：
2020-06
影响因子：
6.8
通讯作者：
Edwin K. P. Chong
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yijie Peng;Jie Song;Jie Xu;Edwin K. P. Chong
我们制定的最佳动态抽样分配决策问题的可行性确定作为一个随机控制问题，在贝叶斯设置。这种新的配方解决了以前的静态优化配方的局限性。在一个近似的动态规划范例，我们提出了一个近似的最优分配政策，最大化的价值函数的一个单一的功能提前一步。数值结果表明了该方法的有效性。
We formulate the optimal dynamic sampling allocation decision problem for feasibility determination as a stochastic control problem in a Bayesian setting. This new formulation addresses the limitations of previous static optimization formulations. In an approximate dynamic programming paradigm, we propose an approximately optimal allocation policy that maximizes a single feature of the value function one step ahead. Numerical results demonstrate the efficiency of the proposed method.
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基于随机搜索的随机模拟优化中的平衡搜索和估计
DOI：
10.1109/tac.2016.2522094
发表时间：
2016-01
期刊：
IEEE Transactions on Automatic Control,2016(accepted)
影响因子：
--
作者：
Zhu Chenbo;Xu Jie;Chen Chun-Hung;Lee Loo Hay;Hu Jian Qiang
通讯作者：
Hu Jian Qiang
DOI：
10.1145/3241042
发表时间：
2014-10
期刊：
ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation (TOMACS)
影响因子：
--
作者：
Björn Görder;M. Kolonko
通讯作者：
Björn Görder;M. Kolonko
影响因子：
6.8
作者：
Chun-Hung Chen;Donghai He;M. Fu
通讯作者：
Chun-Hung Chen;Donghai He;M. Fu
影响因子：
6.8
作者：
Yijie Peng;E. Chong;Chun-Hung Chen;M. Fu
通讯作者：
Yijie Peng;E. Chong;Chun-Hung Chen;M. Fu
动态采样分配和设计选择
影响因子：
2.1
作者：
Peng Yijie;Chen Chun-Hung;Fu Michael C.;Hu Jian-Qiang
通讯作者：
Hu Jian-Qiang