Delvis observerbara Markov beslutsprocesser (POMDP) utgör en attraktiv och principiell ram för agentplanering under osäkerhet. Punktbaserade ungefärliga tekniker för POMDPs beräkna en policy baserad på en begränsad uppsättning poäng som samlats in i förväg från agentens tro utrymme. Vi presenterar en randomiserad värderingsalgoritm kallad Perseus. Algoritmen utför ungefärliga värdesäkerhetskopieringssteg, vilket säkerställer att värdet på varje punkt i trosuppsättningen förbättras i varje säkerhetskopieringssteg; den viktigaste observationen är att en enda säkerhetskopia kan förbättra värdet på många trospoäng. I motsats till andra punktbaserade metoder stöder Perseus endast en (slumpvis utvald) undergrupp av punkter i tron satt, tillräckligt för att förbättra värdet av varje trospunkt i uppsättningen. Vi visar hur samma idé kan utvidgas till att handla med kontinuerliga handlingsytor. Experimentella resultat visar Perseus potential vid storskaliga POMDP-problem.
De använder punktbaserade metoder REF för att lösa POMDP.
Perseus: Randomized Point-based Value Iteration for POMDPs
{'venue': 'Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 24, pages 195-220, 2005', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}