Abstrakt. Inom området för decentraliserade Markov beslutsprocesser utvecklar vi den första kompletta och optimala algoritmen som kan extrahera deterministiska politiska vektorer baserade på ändliga stat styrenheter för ett samarbetsteam av agenter. Vår algoritm gäller det diskonterade oändliga horisont fallet och utvidgar bäst-första sökmetoder till domänen för decentraliserad kontroll teori. Vi bevisar det optimala i vårt tillvägagångssätt och ger några första experimentella resultat för två små testproblem. Vi anser att detta är ett viktigt steg framåt när det gäller att lära och planera i stokastiska multiagentsystem.
En komplett och optimal algoritm för deterministiska FSC-policyer för DecPOMDPs presenterades i REF.
An Optimal Best-first Search Algorithm for Solving Infinite Horizon DEC_POMDPs
{'venue': 'IN PROCEEDINGS OF THE SIXTEENTH EUROPEAN CONFERENCE ON MACHINE LEARNING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}