Detta dokument behandlar kontrollen av ett team av autonoma agenter som jagar en smart undvikare i en icke-korrekt kartlagd terräng. Genom att beskriva problemet som en partiell information Markov spel, kan vi integrera kartinlärning och jakt. Vi föreslår tillbakagående horisont kontroll politik, där förföljare och undvikare försöker respektive maximera och minimera sannolikheten för att fånga i nästa ögonblick. Eftersom denna sannolikhet är beroende av distinkta observationer för varje lag, det resulterande spelet är nonzero-sum. När undvikaren har tillgång till förföljarens information visar vi att det alltid finns en Nash-lösning till ettstegs nonzero-sum-spelet. Dessutom föreslår vi en metod för att beräkna Nash-jämviktspolitiken genom att lösa ett motsvarande nollsummatrixspel. Ett simuleringsexempel visar om det föreslagna tillvägagångssättet är genomförbart.
I REF beskrivs PET-problemet som en partiell information Markov non-noll spel med integrering karta lärande och strävan.
Probabilistic pursuit-evasion games: a one-step Nash approach
{'venue': 'Proceedings of the 39th IEEE Conference on Decision and Control (Cat. No.00CH37187)', 'journal': 'Proceedings of the 39th IEEE Conference on Decision and Control (Cat. No.00CH37187)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}