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....

Olles dieđut

Furkejuvvon:
Bibliográfalaš dieđut
Eará dahkkit: Sanner Scott, Kersting Kristian, Presentations and Authors / Twenty-Fourth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2010) AAAI Publications / Association for the Advancement o
Materiálatiipa: Girji
Giella:eaŋgalasgiella
Fáttát:
Liŋkkat:Symbolic Dynamic Programming for First-order POMDPs
Fáddágilkorat: Lasit fáddágilkoriid
Eai fáddágilkorat, Lasit vuosttaš fáddágilkora!
Govvádus
Čoahkkáigeassu: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