企画セッション: リスクと不確実性の定量化

[2A13-21-04] ガウス過程回帰を用いた適応型代理モデルによる効率的な限界状態確率の推定

*中村 朋佳¹、吉田 郁政¹、大竹 雄² (1. 東京都市大学、2. 東北大学)

キーワード：代理モデル、適応型学習、ガウス過程回帰、学習関数、限界状態確率、重要度サンプリング

本研究では、Echard et al.(2011)が提案した限界状態確率を計算するための適応型代理モデルを用いた効率的な手法であるAK-MCSの改良のポイントについて考察している．提案手法は設計点を用いない重要度サンプリングを導入し，8次元圧密沈下問題に適用して限界状態確率を算出する．その結果，少ない関数呼び出し回数で限界状態確率の計算が行えることを確認した．