Vi tillhandahåller en metod, baserad på teorin om Markovs beslutsprocesser, för eektiv planering inom stokastiska områden. Målen är kodade som belöning funktioner, uttrycker önskvärdheten i varje världsstat; planeraren måste nd en politik (mappa från stater till åtgärder) som maximerar framtida belöningar. Standardmål för prestation, liksom mål för underhåll och prioriterade kombinationer av mål, kan anges på detta sätt. En optimal policy kan hittas med hjälp av befintliga metoder, men dessa metoder kräver tid i bästa fall polynom i antalet stater i området, där antalet stater är exponentiellt i antalet förslag (eller tillståndsvariabler). Genom att använda information om starttillståndet, belöningen funktion, och övergångssannolikheten av domänen, begränsar vi planerarens uppmärksamhet till en uppsättning av världsstater som sannolikt kommer att mötas för att uppfylla målet. Med hjälp av denna begränsade uppsättning stater kan planeraren generera mer eller mindre fullständiga planer beroende på den tid den har tillgänglig. Vårt tillvägagångssätt använder flera iterative re nement rutiner för att lösa olika aspekter av beslutsfattandet problem. Vi beskriver meta-nivå kontroll problemet med överläggning schemaläggning, allokering av beräkningsresurser till dessa rutiner. Vi tillhandahåller olika modeller som motsvarar optimeringsproblem som fångar de olika omständigheterna och beräkningsstrategierna för beslutsfattande under tidsbegränsningar. Vi ser på prekursormodeller där allt beslutsfattande utförs före verkställandet och återkommande modeller där beslutsfattandet utförs parallellt med verkställandet, med redovisning för de stater som observeras under verkställandet och förutseendet av framtida stater. Vi beskriver experimentella resultat för både prekursor- och återkommande problem som visar planeringstider som växer långsamt som en funktion av domänstorlek. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Dean REF tillhandahåller en metod baserad på MDP för effektiv planering inom stokastiska domäner.
Planning under Time Constraints in Stochastic Domains
{'venue': 'Artif. Intell.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}