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Maximilian Weininger
Maximilian Weininger
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新的因果抽象技术提高了 MDP 的可扩展性
研究人员开发了一种新的面向属性的因果抽象技术，用于马尔可夫决策过程（MDP），以解决可扩展性挑战。该方法利用状态变量谓词上的因果关系来识别具有相似原因来满足或违反抽象属性的状态。该方法已在各种 MDP 模型（包括区间 MDP 和随机博弈）上进行了理论和经验评估，证明了其创建更小抽象的潜力，这些抽象能够计算原始 MDP 的近优策略，并推广到相关的大规模模型。
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新的miss-MDP框架弥合了缺失数据理论与POMDPs的差距
研究人员引入了一个名为缺失MDPs (miss-MDPs) 的新框架，该框架将缺失数据理论整合到部分可观察马尔可夫决策过程 (POMDPs) 中。这种新颖的POMDPs子类专门处理观测函数缺失的场景，详细说明了各个状态特征未被观测到的概率。该工作侧重于通过从轨迹数据中学习来计算具有未知缺失函数的miss-MDPs的近优策略，并提供PAC算法，以高概率产生epsilon-最优策略。