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Décomposition de Processus Décisionnels de Markov sur machine parallèle MIMD à mémoire partagée

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Décomposition de Processus Décisionnels de Markov sur machine parallèle MIMD à mémoire partagée

Auteurs : Pierre Laroche ; Yann Boniface ; René Schott

Source :

RBID : Pascal:02-0108696

Descripteurs français

English descriptors

Abstract

Depuis le milieu des années 90, les chercheurs en planification s'intéressent aux Processus Décisionnels de Markov (MDP). Ces modèles permettent d'obtenir des plans robustes, puisque prenant en compte les incertitudes entachant l'exécution des actions. Mais les algorithmes classiques utilisés dans le cadre des MDP sont trop complexes pour résoudre efficacement des problèmes de grande taille, comme c'est le cas de la robotique mobile. De ce fait, nous avons développé un algorithme de décomposition d'environnement, qui permet de réduire considérablement les temps de calcul. Nous en présentons dans cet article deux implantations sur machine parallèle MIMD à mémoire partagée distribuée, la seconde utilisant un gestionnaire de tâches.

Notice en format standard (ISO 2709)

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Format Inist (serveur)

NO : PASCAL 02-0108696 INIST
FT : Décomposition de Processus Décisionnels de Markov sur machine parallèle MIMD à mémoire partagée
ET : (Markov decisional process decomposition on shared memory MIND parallel machine)
AU : LAROCHE (Pierre); BONIFACE (Yann); SCHOTT (René)
AF : LORIA INRIA Lorraine, UMR 7503 - Campus Scientifique, BP 239/54506 Vandoeuvre-lès-Nancy/France (1 aut., 2 aut., 3 aut.)
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SO : Rencontres francophones du parallélisme des arxhitectures et des systèmes/2000-06-19/Besançon FRA; France; Da. 2001; Pp. 19-24
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<s0>Implantation</s0>
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<s0>Implantación</s0>
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<server>
<NO>PASCAL 02-0108696 INIST</NO>
<FT>Décomposition de Processus Décisionnels de Markov sur machine parallèle MIMD à mémoire partagée</FT>
<ET>(Markov decisional process decomposition on shared memory MIND parallel machine)</ET>
<AU>LAROCHE (Pierre); BONIFACE (Yann); SCHOTT (René)</AU>
<AF>LORIA INRIA Lorraine, UMR 7503 - Campus Scientifique, BP 239/54506 Vandoeuvre-lès-Nancy/France (1 aut., 2 aut., 3 aut.)</AF>
<DT>Congrès; Niveau analytique</DT>
<SO>Rencontres francophones du parallélisme des arxhitectures et des systèmes/2000-06-19/Besançon FRA; France; Da. 2001; Pp. 19-24</SO>
<LA>Français</LA>
<FA>Depuis le milieu des années 90, les chercheurs en planification s'intéressent aux Processus Décisionnels de Markov (MDP). Ces modèles permettent d'obtenir des plans robustes, puisque prenant en compte les incertitudes entachant l'exécution des actions. Mais les algorithmes classiques utilisés dans le cadre des MDP sont trop complexes pour résoudre efficacement des problèmes de grande taille, comme c'est le cas de la robotique mobile. De ce fait, nous avons développé un algorithme de décomposition d'environnement, qui permet de réduire considérablement les temps de calcul. Nous en présentons dans cet article deux implantations sur machine parallèle MIMD à mémoire partagée distribuée, la seconde utilisant un gestionnaire de tâches.</FA>
<CC>001D02A05; 001D02D11</CC>
<FD>Robotique; Robot mobile; Gestion tâche; Planification; Décision Markov; Incertitude; Algorithme parallèle; Mémoire partagée; Parallélisme massif; Action; Taille; Temps calcul; Article; Implantation; Machine parallèle; Calculateur MIMD</FD>
<ED>Robotics; Moving robot; Task scheduling; Planning; Markov decision; Uncertainty; Parallel algorithm; Shared memory; Massive parallelism; Action; Size; Computation time; Article; Implantation; Parallel machines; MIMD computer</ED>
<SD>Robótica; Robot móvil; Gestión labor; Planificación; Decisión Markov; Incertidumbre; Algoritmo paralelo; Memoria compartida; Paralelismo masivo; Acción; Talla; Tiempo computación; Artículo; Implantación</SD>
<LO>INIST-Y 33691.354000097052380020</LO>
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