यह पत्र आंशिक रूप से अवलोकनीय बहु-स्थानिक वातावरणों में बहु-ऑब्जेक्ट स्थानांतरण समस्या को हल करने के लिए एक ऑनलाइन नियोजन ढांचा और एक नया बेंचमार्क डेटासेट प्रस्तुत करता है। सुदृढीकरण सीखने या मैन्युअल रूप से कोडित नियोजन विधियों पर आधारित मौजूदा ऑब्जेक्ट स्थानांतरण समाधान अक्सर विविध समस्याओं के अनुकूलता की कमी रखते हैं। इन सीमाओं को दूर करने के लिए, यह पत्र एक पदानुक्रमित ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड आंशिक रूप से अवलोकनीय मार्कोव निर्णय प्रक्रिया (HOO-POMDP) नियोजन दृष्टिकोण का प्रस्ताव करता है। इस दृष्टिकोण में (a) एक ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड POMDP प्लानर शामिल है जो उप-लक्ष्य उत्पन्न करता है, (b) उप-लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए निम्न-स्तरीय नीतियों का एक सेट, और (c) एक अमूर्त प्रणाली जो निरंतर निम्न-स्तरीय दुनिया को अमूर्त नियोजन के लिए उपयुक्त प्रतिनिधित्व में बदल देती है। प्रायोगिक परिणाम दर्शाते हैं कि प्रस्तावित प्रणाली अपूर्ण धारणा के बावजूद इन जटिल परिदृश्यों को प्रभावी ढंग से संभालती है और मौजूदा बेंचमार्क और नवीन मल्टीरूमआर डेटासेट दोनों पर आशाजनक परिणाम प्राप्त करती है।
