Distribution sur les croyances pour la planification de Dec-POMDP

Gabriel Corona 1 François Charpillet 1
1 MAIA - Autonomous intelligent machine
INRIA Lorraine, LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications
Résumé : Nous proposons une nouvelle méthode de calcul d'une politique approchée d'un Dec-POMDP qui surpasse les approches de l'état de l'art dont PBDP et MBDP. Notre approche est fondée sur une estimation de la distribution de probabilité des croyances atteignables pour un horizon donné. Cette estimation est faite en simulant l'exécution d'une politique heuristique du Dec-POMDP considéré. Cette distribution de probabilité des croyances est ensuite utilisée pour choisir les arbres politique candidats à l'horizon considéré grâce à un critère simple qui minimise l'erreur induite par l'élagage.
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Article dans une revue
Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle, Lavoisier, 2010, 24 (4), pp.525-544. 〈http://ria.e-revues.com/article.jsp?articleId=15224〉
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Contributeur : Gabriel Corona <>
Soumis le : lundi 7 décembre 2009 - 17:17:53
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:19:51

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Gabriel Corona, François Charpillet. Distribution sur les croyances pour la planification de Dec-POMDP. Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle, Lavoisier, 2010, 24 (4), pp.525-544. 〈http://ria.e-revues.com/article.jsp?articleId=15224〉. 〈inria-00439530〉

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