I detta dokument presenteras två nya metoder för att ta fram och lösa stora problem med Markovs beslut, en partiell frikopplingsmetod och en fullständig frikopplingsmetod. I dessa ap proaches är ett stort, stokastiskt beslutsproblem uppdelat i mindre bitar. Den första metoden bygger en cache av policyer för varje del av problemet självständigt, och sedan kombinerar bitarna i ett separat, lätt steg. Ett andra tillvägagångssätt innebär också att problemet delas upp i mindre delar, men information förmedlas mellan de olika problembitarna, vilket gör det möjligt att fatta konkreta beslut om vilken del som kräver mest uppmärksamhet. Båda tillvägagångssätten kan användas för att hitta optimala strategier eller ungefär optimala strategier med påvisbara gränser. Dessa al gorithms ger också en ram för effektiv överföring av kunskap över problem som delar liknande struktur.
REF utvecklar algoritmer för att kontrollera cachelagring av policyer som kan användas i flera uppgifter.
Flexible Decomposition Algorithms for Weakly Coupled Markov Decision Problems
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}