Vi föreslår att syntetisera en kontrollpolicy för en Markov beslutsprocess (MDP) så att de resulterande spår av MDP uppfyller en linjär temporal logik (LTL) egendom. Vi konstruerar en produkt MDP som innehåller en deterministisk Rabinautomaton genererad från den önskade LTL-fastigheten. Belöningen funktion av produkten MDP definieras från acceptans villkor Rabin automaton. Denna konstruktion gör att vi kan tillämpa tekniker från inlärningsteori till problemet med syntes för LTL-specifikationer även när övergångssannolikheterna inte är kända a priori. Vi bevisar att vår metod är garanterad att hitta en controller som uppfyller LTL-fastigheten med sannolikhet en om en sådan policy finns, och vi föreslår empiriskt med en fallstudie i trafikledning att vår metod producerar rimliga kontrollstrategier även när LTL-fastigheten inte kan vara nöjd med sannolikhet en.
Alternativt presenterar Ref en inlärningsmetod för att uppfylla LTL-specifikationen.
A learning based approach to control synthesis of Markov decision processes for linear temporal logic specifications
{'venue': '53rd IEEE Conference on Decision and Control', 'journal': '53rd IEEE Conference on Decision and Control', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}