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Résolution optimale de DEC-POMDPs par recherche heuristique

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Résolution optimale de DEC-POMDPs par recherche heuristique

Auteurs : Daniel Szer [France] ; François Charpillet [France] ; Shlomo Zilberstein [États-Unis]

Source :

Revue d'Intelligence Artificielle [ 0992-499X ] ; 2007.

RBID : ISTEX:3E1980D7F90A8F33396C15CEDEEB3429AD98178F

Abstract

Nous présentons le premier formalisme de recherche heuristique permettant de résoudre les POMDPs décentralisés (DEC-POMDP). Notre algorithme peut être utilisé pour calculer des plans optimaux dans des domaines comme la multirobotique ou les réseaux de communication, et ceci à horizon fini comme à horizon infini. Nous présentons ici une nouvelle classe d’algorithmes qui fait le lien entre les méthodes de recherche heuristique classiques et la théorie du contrôle décentralisé. Nous prouvons l’optimalité de ce formalisme dans le cadre des politiques déterministes, et nous évaluons sa performance sur quelques exemples d’applications répandus dans le domaine du contrôle décentralisé.

We present the first generalized heuristic search formalism that is able to solve decentralized POMDPs of both finite and infinite horizon. Our algorithm is suitable for computing optimal plans for a cooperative group of agents that operate in a stochastic environment. These problems arise in domains such as multi-robot coordination, or network traffic control. We present a framework that is based on classical heuristic search on the one hand, and on decentralized control theory on the other hand. We prove that our approach is able to generate optimal deterministic controllers, and we study its performance on examples from the literature.

Url:

DOI: 10.3166/ria.21.107-128

Affiliations:

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