Частично наблюдаемый марковский процесс принятия решений
-
Основы POMDP
- POMDP — это модель принятия решений, которая учитывает неполное наблюдение и неопределенность.
- POMDP включает в себя состояния, действия, наблюдения и вознаграждения, а также функцию ценности и политику.
- В отличие от MDP, POMDP имеет несколько состояний для каждого действия, что делает его более сложным для решения.
-
Структура POMDP
- В POMDP состояния включают в себя убеждения агента о текущем состоянии мира.
- Действия агента могут влиять на его убеждения, что приводит к изменению состояния.
- Наблюдения агента могут быть неполными, что влияет на его убеждения.
- Вознаграждения зависят от убеждений и действий агента, а также от состояния мира.
-
Решение POMDP
- Решение POMDP включает в себя нахождение оптимальной политики и функции ценности.
- Оптимальная политика максимизирует ожидаемое вознаграждение на бесконечном горизонте.
- Существуют методы приближенного решения POMDP, которые могут быть эффективными для больших пространств состояний и наблюдений.
-
Приложения POMDP
- POMDP используются в различных областях, включая медицину, технологии для людей с деменцией и сохранение редких видов.
- Они также применяются в обучении, например, для решения проблемы с плачущим ребенком.
-
Рекомендации
- Ссылки на внешние ресурсы, такие как библиотеки и инструменты для решения POMDP, предоставлены в статье.