Den delvis observerbara Markovbeslutsprocessen har länge erkänts som en rik ram för verkliga planerings- och kontrollproblem, särskilt inom robotik. Exakta lösningar inom detta ramverk är dock i regel inte lättåtkomliga för alla utom de minsta problemen. En välkänd teknik för att snabba upp POMDP lösa innebär att utföra värdebackuper vid specifika trospunkter, snarare än över hela tro simplex. Hur effektivt detta tillvägagångssätt är beror dock i hög grad på valet av punkter. I detta dokument presenteras en uppsättning nya tekniker för att välja informativa trospunkter som fungerar bra i praktiken. Punktvalsförfarandet kombineras med punktbaserade värdesäkerhetskopieringar för att bilda en effektiv när POMDP-algoritm som kallas Point-Based Value Iteration (PBVI). Det första syftet med denna uppsats är att introducera denna algoritm och presentera en teoretisk analys som motiverar valet av trosvalsteknik. Det andra syftet med detta dokument är att ge en grundlig empirisk jämförelse mellan PBVI och andra toppmoderna POMDP-metoder, särskilt Perseus-algoritmen, i ett försök att belysa deras likheter och skillnader. Utvärderingen görs med hjälp av både vanliga POMDP-domäner och realistiska robotiska uppgifter.
Människor använder punktbaserat värde iteration REF för att minska komplexiteten i planeringen.
Anytime Point-Based Approximations for Large POMDPs
{'venue': 'Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 27, pages 335-380, 2006', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}