FluCaP：面向一阶 MDP 的启发式搜索规划器
人工智能
2011-09-30 v1
摘要
我们提出了一种用于求解一阶马尔可夫决策过程的启发式搜索算法。我们的方法结合了避免单独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，与现有系统先对 FOMDP 进行命题化，然后在其命题化版本上执行状态抽象不同，我们直接在 FOMDP 上应用状态抽象，从而避免了命题化。这种抽象被称为一阶状态抽象。其次，在可采纳启发式的引导下，搜索被限制在从初始状态可达的那些状态中。我们通过一个名为 FluCaP（前身为 FCPlanner）的系统展示了上述技术在求解 FOMDP 中的有效性，该系统参加了 2004 年国际规划竞赛（IPC2004）的概率赛 track，并在以一阶项表示的问题上展现出了优于其他规划器的优势。
关键词
引用
@article{arxiv.1109.6621,
title = {FluCaP: A Heuristic Search Planner for First-Order MDPs},
author = {S. Hoelldobler and E. Karabaev and O. Skvortsova},
journal= {arXiv preprint arXiv:1109.6621},
year = {2011}
}