Symbolic Dynamic Programming for First-order POMDPs

Los procesos de decisin̤ markovianos parcialmente observables (partially-observable Markov decision processes, POMDP) brindan un poderoso modelo para problemas de toma de decisiones secuenciales con estado parcialmente observable y son conocidos por tener soluciones p̤timas de programacin̤ dinm̀ica....

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Altri autori: Sanner Scott, Kersting Kristian, Presentations and Authors / Twenty-Fourth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2010) AAAI Publications / Association for the Advancement o
Natura: Libro
Lingua:inglese
Soggetti:
Accesso online:Symbolic Dynamic Programming for First-order POMDPs
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Descrizione
Riassunto:Los procesos de decisin̤ markovianos parcialmente observables (partially-observable Markov decision processes, POMDP) brindan un poderoso modelo para problemas de toma de decisiones secuenciales con estado parcialmente observable y son conocidos por tener soluciones p̤timas de programacin̤ dinm̀ica. Gran parte del trabajo en aǫs recientes se ha enfocado en mejorar la eficiencia de estos algoritmos de programacin̤ dinm̀ica mediante la explotacin̤ de simetra̕s y relaciones relacionales o tenidas en cuenta. En este documento se muestra que tambiň es posible aprovechar el poder expresivo total de la cuantificacin̤ de primer orden para lograr abstraccin̤ de estado, accin̤ y observacin̤ en una solucin̤ de programacin̤ dinm̀ica para POMDP especificados relacionalmente.
ISBN:978-1-57735-463-5