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Partially Observable Markov Decision Processes
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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。
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研究人员开发用于可解释POMDP策略的决策树
研究人员开发了一种新颖的方法，结合使用决策树和Mealy机来表示部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）的有限记忆策略。该方法旨在使复杂的策略更具可解释性并减小其规模。新的表示方法旨在推广到各种有限记忆策略变体，并通过案例研究证明能为特定策略类型产生更简单的表示，从而增强可解释性。