求解一阶 MDP 的启发式搜索算法
人工智能
2014-08-12 v1
摘要
我们提出了一种求解一阶马尔可夫决策过程 (FOMDPs) 的启发式搜索算法。我们的方法结合了避免逐个评估状态的一阶状态抽象，以及避免评估所有状态的启发式搜索。首先，我们直接在 FOMDP 上应用状态抽象，避免了命题化。这种抽象被称为一阶状态抽象。其次，在可容许启发式的指导下，搜索仅限于那些从初始状态可达的状态。我们在一个名为 FCPlanner 的系统上展示了上述技术在求解 FOMDPs 方面的有效性，该系统参加了国际规划竞赛 (IPC'2004) 的概率赛道。
引用
@article{arxiv.1408.2027,
title = {A Heuristic Search Algorithm for Solving First-Order MDPs},
author = {Eldar Karabaev and Olga Skvortsova},
journal= {arXiv preprint arXiv:1408.2027},
year = {2014}
}
备注
Appears in Proceedings of the Twenty-First Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI2005)