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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| フォーマット: | 図書 |
| 言語: | 英語 |
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| オンライン･アクセス: | Symbolic Dynamic Programming for First-order POMDPs |
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| 要約: | 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. |
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| ISBN: | 978-1-57735-463-5 |