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Pessimistic Iterative Planning with RNNs for Robust POMDPs

Created by
  • Haebom

저자

Maris F. L. Galesloot, Marnix Suilen, Thiago D. Simao, Steven Carr, Matthijs T. J. Spaan, Ufuk Topcu, Nils Jansen

개요

본 논문은 모델 불확실성을 고려한 강건한 부분 관측 마르코프 결정 과정(POMDP)을 위한 새로운 프레임워크인 비관적 반복 계획(PIP)을 제안합니다. PIP는 전이 및 관측 함수에 대한 불확실성 집합을 사용하여 최악의 경우 확률 인스턴스를 고려하는 강건한 정책을 계산합니다. PIP는 최악의 경우 확률 인스턴스를 선택하고, 이에 대한 유한 상태 제어기(FSC)를 계산하는 과정을 반복합니다. 본 논문에서는 FSC를 계산하기 위해 순환 신경망을 최적화하는 rFSCNet 알고리즘을 제안하며, 실험 결과를 통해 rFSCNet이 기존 방법들보다 더 나은 성능의 강건한 정책을 계산할 수 있음을 보여줍니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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모델 불확실성을 고려한 강건한 POMDP 문제에 대한 효과적인 해결책 제시.
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rFSCNet 알고리즘을 통해 기존 방법보다 성능이 우수한 강건한 정책 계산 가능.
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순환 신경망을 활용하여 유한 상태 제어기를 효율적으로 학습.
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한계점:
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제안된 방법의 계산 복잡도에 대한 명확한 분석 부족.
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다양한 종류의 불확실성 집합에 대한 일반화 가능성에 대한 추가 연구 필요.
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실험적 평가의 범위가 제한적일 수 있음.
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