Utformningen av flera experiment sker vanligen via suboptimala strategier, såsom sats (open-loop) design som utelämnar feedback eller girig (myopisk) design som inte förklarar framtida effekter. I detta dokument introduceras nya strategier för optimal utformning av sekventiella experiment. För det första formulerar vi strikt det allmänna sekventiella optimala experimentella designproblemet (sOED) som ett dynamiskt program. Batch och giriga mönster visas vara resultatet av speciella fall av denna formulering. Vi fokuserar sedan på SOED för parameter inference, antar en Bayesian formulering med en information teoretisk design mål. För att göra problemet hanterbart utvecklar vi nya numeriska metoder för ickelinjär design med kontinuerlig parameter, design och observationsutrymmen. Vi approximerar den optimala policyn genom att använda bakåt induktion med regression för att konstruera och förfina värde funktion approximationer i det dynamiska programmet. Den föreslagna algoritmen genererar iterativt banor genom utforskning och exploatering för att förbättra approximationsnoggrannheten i ofta besökta regioner i statsrymden. Numeriska resultat verifieras mot analytiska lösningar i en linjär-gaussisk miljö. Fördelar över batch och girig design visas sedan på en icke-linjär källa inversion problem där vi söker en optimal policy för sekventiell avkänning.
Man skulle också kunna formulera detta som optimal utformning av sekventiella experiment REF.
Sequential Bayesian optimal experimental design via approximate dynamic programming
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Methodology', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}