Résolution exacte des Dec-POMDPs comme des MDPs continus - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Access content directly
Conference Papers Year : 2013

Résolution exacte des Dec-POMDPs comme des MDPs continus

Abstract

Résoudre optimalement des processus décisionnels de Markov partiellement observables et décentralisés (Dec-POMDPs) est un problème combinatoire difficile. Les algorithmes actuels cherchent pour chaque agent à travers l'espace complet des politiques sur les historiques. A cause de la croissance doublement exponentielle de cet espace quand l'horizon de planification croît, ces méthodes deviennent rapidement insolubles. Toutefois, dans des problèmes réels, calculer des politiques sur l'espace des historiques complet est souvent inutile. L'extraction des informations pertinentes d'un historique permet de réduire le nombre d'historiques utiles. Nous montrons qu'en transformant un Dec-POMDP en un MDP continu, nous sommes capables de trouver et exploiter ces représentations à faible dimensionalité. En utilisant cette nouvelle transformation, nous pouvons appliquer des techniques efficaces pour la résolution de POMDPs et de MDPs continus. En combinant un algorithme de recherche générique et une réduction de la dimensionalité fondée sur la sélection de caractéristiques, nous introduisons une nouvelle approche pour résoudre de manière optimale des problèmes avec des horizons de planification significativement plus grands que les méthodes antérieures.
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Dates and versions

hal-00907279 , version 1 (21-11-2013)

Identifiers

  • HAL Id : hal-00907279 , version 1

Cite

Jilles Steeve Dibangoye, Christopher Amato, Olivier Buffet, François Charpillet. Résolution exacte des Dec-POMDPs comme des MDPs continus. 8èmes Journées Francophones sur la Planification, la Décision et l'Apprentissage pour la conduite de systèmes, Jul 2013, Lille, France. ⟨hal-00907279⟩
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