Des POMDPs avec des variables d'état visibles

Mauricio Araya-López 1 Vincent Thomas 1 Olivier Buffet 1 François Charpillet 1
1 MAIA - Autonomous intelligent machine
INRIA Lorraine, LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications
Résumé : Les difficultés rencontrées dans les problèmes de décision séquentielle dans l'incertain sont souvent liées à la grande taille de l'espace d'états à considérer. Exploiter la structure du problème, par exemple en employant une représentation factorisée, est une approche souvent efficace mais, dans le cas des problèmes de décision markoviens partiellement observables, elle néglige un aspect important : le fait que certaines variables d'état peuvent être visibles. Dans le présent article nous proposons d'exploiter le fait que l'espace d'état peut-être factorisé en une partie visible et une partie cachée. En prenant l'exemple d'Incremental Pruning, nous montrons comment adapter des algorithmes classiques à cette factorisation et quels sont les bénéfices obtenus, entre autres sur la base de résultats expérimentaux.
Keywords : POMDP factoring
Type de document :
Communication dans un congrès
5èmes Journées Francophones de Planification, Décision et Apprentissage pour la conduite de systèmes, Jun 2010, Besancon, France. 2010
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https://hal.inria.fr/hal-00643458
Contributeur : Vincent Thomas <>
Soumis le : lundi 21 novembre 2011 - 23:36:26
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:19:51
Document(s) archivé(s) le : mercredi 22 février 2012 - 02:35:21

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  • HAL Id : hal-00643458, version 1

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Mauricio Araya-López, Vincent Thomas, Olivier Buffet, François Charpillet. Des POMDPs avec des variables d'état visibles. 5èmes Journées Francophones de Planification, Décision et Apprentissage pour la conduite de systèmes, Jun 2010, Besancon, France. 2010. 〈hal-00643458〉

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