Distribution sur les croyances pour la planification de Dec-POMDP
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Auteurs : Gabriel Corona [France] ; François Charpillet [France]Source :
- Revue d'Intelligence Artificielle [ 0992-499X ] ; 2010.
Abstract
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 de politique candidats à l’horizon considéré grâce à un critère simple qui cherche à minimiser l’erreur induite par l’élagage.
We propose a new method to compute an approximate policy of a Dec-POMDP which outperforms state of the art approaches including PBDP and MBDP. Our approach is based on an estimation of the probability distribution of beliefs reachable for a given horizon. This estimation is done by simulating the execution of an heuristic policy of the Dec-POMDP. This probability distribution over beliefs is then used to choose the candidate policy trees for the given horizon using a simple criterion which tries to minimise the error induced by pruning.
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DOI: 10.3166/ria.24.525-544
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