I den här artikeln arbetar vi mot målet att utveckla agenter som kan lära sig att agera i komplexa världar. Vi utvecklar en probabilistisk, relationell planering regelrepresentation som kompakt modellerar bullriga, icke-deterministiska handlingseffekter, och visar hur sådana regler effektivt kan läras. Genom experiment inom enkla planeringsdomäner och en 3D simulerad blockvärld med realistisk fysik, visar vi att denna inlärningsalgoritm gör det möjligt för agenter att effektivt modellera världsdynamiken.
Relaterat till det, Pasula et al. införde en probabilistisk, relationell planering regel representation som kompakt modellerar bullriga, icke-deterministiska åtgärder effekter REF.
Learning Symbolic Models of Stochastic Domains
{'venue': 'Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 29, pages 309-352, 2007', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}