Planering i stokastiska och delvis observerbara miljöer är en central fråga inom artificiell intelligens. En teknik som ofta används för att lösa ett sådant problem är att först konstruera en exakt modell. Även om vissa nya metoder har föreslagits för att lära sig optimalt beteende under modellosäkerhet, behövs förkunskaper om miljön fortfarande för att garantera de föreslagna algoritmernas prestanda. Med fördelarna med metoden Prediktiva statliga representationer (PSR) för statlig representation och modellförutsägelse, introducerar vi i detta dokument en strategi för planering från grunden, där en offline PSR-modell först lärs och sedan kombineras med online Monte-Carlo trädsökning för planering med modellosäkerhet. Genom att jämföra den moderna planeringsmetoden med modellosäkerhet visade vi på effektiviteten i de föreslagna strategierna tillsammans med bevisen på deras konvergens. Effektiviteten och skalbarheten hos vårt föreslagna tillvägagångssätt testas också på RockSample-problemet, som är ogenomförbart för de state-of-the-art BA-POMDP-baserade tillvägagångssätten.
I arbetet med REF lär man sig först en offline PSR-modell med hjälp av träningsdata, sedan kombineras den lärda modellen med MCTS för att hitta optimala policyer.
Combining Offline Models and Online Monte-Carlo Tree Search for Planning from Scratch
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}