A POMDP Approach to Influence Diagram Evaluation
A POMDP Approach to Influence Diagram Evaluation
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影响图评估的 POMDP 方法
DOI：
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发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Arindam Khaled
中科院分区：
文献类型：
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作者：
E. Hansen;Jinchuan Shi;Arindam Khaled
我们提出了一种用于影响图评估的节点移除/弧反转算法，该算法包括允许通过求解部分可观察马尔可夫决策过程（pomdp）的动态规划方法的泛化来求解影响图的约简。在其潜在优势中，该算法允许更灵活的节点删除排序，并采用pomdp启发的方法对隐藏状态变量进行优化，这可以提高影响图评估在解决复杂多阶段问题时的可扩展性。它还找到了最优策略的更紧凑的表示。
We propose a node-removal/arc-reversal algorithm for influence diagram evaluation that includes reductions that allow an influence diagram to be solved by a generalization of the dynamic programming approach to solving partially observable Markov decision processes (POMDPs). Among its potential advantages, the algorithm allows a more flexible ordering of node removals, and a POMDP-inspired approach to optimizing over hidden state variables, which can improve the scalability of influence diagram evaluation in solving complex, multi-stage problems. It also finds a more compact representation of an optimal strategy.