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Partially Observable MDP
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新的POMDP框架在嘈杂的社会困境中区分意图与行动
研究人员开发了一个新框架，用于理解在行动受噪声影响的社会困境中的意图。通过使用部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）的表述，该模型可以区分对手的意图行动和实际执行的行动，后者可能因错误而损坏。这种方法在主动推理的框架内，将成本函数分解为认知和实用成分，以更好地推断当前意图及其演变。在迭代囚徒困境中的实验表明，这种意图推断在对抗条件合作对手方面具有优势，但也揭示了一个关键的噪声阈值，可能导致合作崩溃。
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研究人员为数字孪生的误差缓解开发了MDP和POMDP
研究人员开发了一个新的框架，通过将模块化数字孪生中的误差传播视为一个序贯决策问题来缓解误差。他们使用马尔可夫决策过程（MDP）和部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）来处理不完美的态分类。MDP策略在维持系统保真度和标称运行方面表现出优越性能，而POMDP在实际噪声条件下取得了近乎等效的结果。