Vi beskriver ett tillvägagångssätt för att utnyttja strukturen i Markovs beslutsprocesser med kontinuerliga tillståndsvariabler. Vid varje steg i den dynamiska programmeringen delas tillståndsutrymmet dynamiskt upp i regioner där värdefunktionen är densamma i hela regionen. Vi beskriver först algoritmen för bitvis konstanta representationer. Vi utvidgar det sedan till att bitvis linjära representationer, med hjälp av tekniker från POMDPs för att representera och resonera om linjära ytor effektivt. Vi visar att för komplexa, strukturerade problem utnyttjar vår strategi den naturliga strukturen så att optimala lösningar kan beräknas effektivt.
I REF delas tillståndsutrymmet dynamiskt upp i regioner där värdefunktionen är densamma i hela regionen.
Dynamic Programming for Structured Continuous Markov Decision Problems
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}