Décomposition d'un processus décisionnel de Markov à l'aide d'un graphe

Pierre Laroche 1 François Charpillet 1 René Schott 2
1 MAIA - Autonomous intelligent machine
INRIA Lorraine, LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications
Résumé : Les méthodes classiques de résolution de Problèmes Décisionnels de Markov sont trop complexes pour être utilisées pour résoudre des problèmes nécessitant un grand nombre d'états. Les techniques de décomposition sont donc très intéressantes dans ce cadre. Nous proposons une approche de décomposition originale, fondée sur la représentation de l'environnement par un graphe. Les coûts de passage d'une région à l'autre, d'une importance cruciale vis-à-vis de la qualité de la politique obtenue, sont examinés avec beaucoup de soin. Notre approche est très rapide, et donne des politiques quasi-optimales.
Type de document :
Communication dans un congrès
Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle, 2000, Paris, France, 9 p, 2000
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Contributeur : Publications Loria <>
Soumis le : mardi 26 septembre 2006 - 08:50:58
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:25:24

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  • HAL Id : inria-00099101, version 1

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Citation

Pierre Laroche, François Charpillet, René Schott. Décomposition d'un processus décisionnel de Markov à l'aide d'un graphe. Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle, 2000, Paris, France, 9 p, 2000. 〈inria-00099101〉

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