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Planificación iterativa pesimista con RNN para POMDP robustos
Created by
Haebom
Autor
Maris FL Galesloot, Marnix Suilen, Thiago D. Sim ao, Steven Carr, Matthijs TJ Spaan, Ufuk Topcu, Nils Jansen
Describir
Este artículo propone la Planificación Iterativa Pesimista (PIP), un nuevo marco para procesos de decisión de Markov parcialmente observables (POMDP) robustos que consideran la incertidumbre del modelo. PIP calcula una política robusta que considera las instancias probabilísticas más desfavorables utilizando conjuntos de incertidumbre sobre las funciones de transición y observación. PIP selecciona iterativamente la instancia probabilística más desfavorable y calcula su controlador de estados finitos (FSC). En este artículo, proponemos el algoritmo rFSCNet, que optimiza las redes neuronales recurrentes para calcular el FSC. Los resultados experimentales demuestran que rFSCNet supera a los métodos existentes en el cálculo de políticas robustas.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Una solución efectiva al problema POMDP robusto considerando la incertidumbre del modelo.
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El algoritmo rFSCNet permite un cálculo de políticas sólido que supera los métodos existentes.
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Aprendizaje eficiente de controladores de estados finitos utilizando redes neuronales recurrentes.
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Limitations:
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Falta de un análisis claro de la complejidad computacional del método propuesto.
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Se necesita más investigación sobre la generalización a diferentes tipos de conjuntos de incertidumbre.
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El alcance de la evaluación experimental puede ser limitado.
