Abstract-I detta dokument presenterar vi en algoritm för att beräkna riskaverse policys i Markov Decision Processes (MDP) när det totala kostnadskriteriet används tillsammans med det genomsnittliga värdet vid risk (AVaR) metrisk. Risk motåtgärder behövs när stora avvikelser från det förväntade beteendet kan ha skadliga effekter, och konventionella MDP-algoritmer ignorerar vanligtvis denna aspekt. Vi ger förutsättningar för strukturen hos den underliggande MDP som säkerställer att approximationer för det exakta problemet kan härledas och lösas effektivt. Våra resultat är nya eftersom det genomsnittliga riskvärdet inte tidigare har beaktats i samband med kriteriet för totalkostnad. Vår metod demonstreras i ett snabbt driftsättningsscenario, där en robot får i uppdrag att nå en målplats inom en tidsfrist där ökad hastighet är förknippad med ökad sannolikhet för fel. Vi visar att den föreslagna algoritmen inte bara ger upphov till en riskavvisande politik som minskar sannolikheten för att överskrida den förväntade tidsgränsen, utan också ger en statistisk kostnadsfördelning och därmed erbjuder ett värdefullt analysverktyg.
Dessa lösningar behandlar fall där stora avvikelser från det förväntade beteendet kan ha skadliga effekter REF.
Risk aversion in finite Markov Decision Processes using total cost criteria and average value at risk
{'venue': '2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Mathematics', 'Computer Science']}