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一种基于最优策略概率分布的POMDP值迭代算法

发布时间:2017-10-03 11:49

  本文关键词:一种基于最优策略概率分布的POMDP值迭代算法


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【摘要】:随着应用中POMDP问题的规模不断扩大,基于最优策略可达区域的启发式方法成为了目前的研究热点.然而目前已有的算法虽然保证了全局最优,但选择最优动作还不够精确,影响了算法的效率.本文提出一种基于最优策略概率的值迭代方法 PBVIOP.该方法在深度优先的启发式探索中,根据各个动作值函数在其上界和下界之间的分布,用蒙特卡罗法计算动作最优的概率,选择概率最大的动作作为最优探索策略.在4个基准问题上的实验结果表明PBVIOP算法能够收敛到全局最优解,并明显提高了收敛效率.
【作者单位】: 南京大学软件学院;南京大学软件新技术国家重点实验室;南京大学计算机科学与技术系;
【关键词】部分可观测马尔科夫决策过程 基于最优策略概率的值迭代算法 蒙特卡罗法
【基金】:国家自然科学基金(No.61375069) 江苏省自然科学基金(No.BK20131277)
【分类号】:TP18
【正文快照】: 3.南京大学软件新技术国家重点实验室,江苏南京210093)1引言规划问题,即“设计合理的行动计划以达到个体目标”[1],是人工智能研究里的重要领域.序列决策问题(Sequential Decision Making)是规划问题的一个重要子领域.而动态不确定性环境下的行动规划是其中的热点,其动态性和

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号:965043

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