A Fast Pairwise Heuristic for Planning under Uncertainty
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
POMDP (Partially Observable Markov Decision Process) is a mathematical framework that models planning under uncertainty. Solving a POMDP is an intractable problem and even the state of the art POMDP solvers are too computationally expensive for large domains. This is a major bottleneck. In this paper, we propose a new heuristic, called the pairwise heuristic, that can be used in a one-step greedy strategy to find a near optimal solution for POMDP problems very quickly. This approach is a good candidate for large problems where real-time solution is a necessity but exact optimality of the solution is not vital. The pairwise heuristic uses the optimal solutions for pairs of states. For each pair of states in the POMDP, we find the optimal sequence of actions to resolve the uncertainty and to maximize the reward, given that the agent is uncertain about which state of the pair it is in. Then we use these sequences as a heuristic and find the optimal action in each step of the greedy strategy using this heuristic. We have tested our method on the available large classical test benchmarks in various domains. The resulting total reward is close to, if not greater than, the total reward obtained by other state of the art POMDP solvers, while the time required to find the solution is always much less.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle