Abstrakt. Planering för flera agenter under osäkerhet bygger ofta på decentraliserade delvis observerbara Markov beslutsprocesser (DecPOMDPs), men nuvarande metoder måste de-betona långsiktiga effekter av åtgärder med en rabattfaktor. I uppgifter som trådlöst nätverk, utvärderas agenter med genomsnittliga prestanda över tid, både korta och långsiktiga effekter av åtgärder är avgörande, och diskontering baserade lösningar kan prestera dåligt. Vi visar att under en gemensam uppsättning av villkor förväntas maximisering (EM) för genomsnittlig belöning Dec-POMDPs är fast i en lokal optimal. Vi introducerar en ny genomsnittlig belöning EM metod; det överträffar en toppmodern discounted-reward Dec-POMDP metod i experiment.
REF utvidgar ytterligare EM-strategin till att omfatta genomsnittliga belöningar dec-POMDP.
Expectation Maximization for Average Reward Decentralized POMDPs
{'venue': 'ECML/PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}