Active Diagnosis Through Information-Lookahead Planning

Mauricio Araya 1 Olivier Buffet 1 Vincent Thomas 1
1 MAIA - Autonomous intelligent machine
Inria Nancy - Grand Est, LORIA - AIS - Department of Complex Systems, Artificial Intelligence & Robotics
Abstract : We consider challenging active diagnosis problems, that is, when smart exploration is needed to acquire information about a hidden target variable. Classical approaches rely on information-greedy strategies or ad-hoc algorithms for specific classes of problems. We propose to model this problem using the generic ρPOMDP formalism, which leads to an information-lookahead planning strategy, where the objective is to gather information-based reward. We empirically evaluate this approach on the Rock Diagnosis problem, which is a variation of the well-known Rock Sample problem, showing that we obtain better performance results than information-greedy techniques.
Type de document :
Communication dans un congrès
8èmes Journées Francophones sur la Planification, la Décision et l'Apprentissage pour la conduite de systèmes, Jul 2013, Lille, France. 2013, Actes des 8èmes Journées Francophones sur la Planification, la Décision et l'Apprentissage pour la conduite de systèmes
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Contributeur : Olivier Buffet <>
Soumis le : jeudi 21 novembre 2013 - 09:39:42
Dernière modification le : mardi 18 septembre 2018 - 14:04:02
Document(s) archivé(s) le : samedi 22 février 2014 - 04:31:59

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Mauricio Araya, Olivier Buffet, Vincent Thomas. Active Diagnosis Through Information-Lookahead Planning. 8èmes Journées Francophones sur la Planification, la Décision et l'Apprentissage pour la conduite de systèmes, Jul 2013, Lille, France. 2013, Actes des 8èmes Journées Francophones sur la Planification, la Décision et l'Apprentissage pour la conduite de systèmes. 〈hal-00907288〉

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