An integrated approach to solving influence diagrams and finite-horizon partially observable decision processes
An integrated approach to solving influence diagrams and finite-horizon partially observable decision processes
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求解影响图和有限范围部分可观察决策过程的集成方法
DOI：
10.1016/j.artint.2020.103431
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发表时间：
2021
影响因子：
14.4
通讯作者：
Hansen, Eric A.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hansen, Eric A.
我们将展示如何整合一个变量消除的方法来解决影响图的值迭代方法来解决有限时间部分可观测马尔可夫决策过程（POMDPs）。这些方法的集成为影响图创建了一个变量消除算法，该算法对消除顺序的约束要宽松得多，这在许多情况下可以提高可扩展性。新算法也可以被看作是POMDP的值迭代算法，解决非马尔可夫以及马尔可夫问题的推广，除了利用因子表示提高效率。一个单一的算法，集成和推广这两个经典的算法，一个影响图和其他POMDPs的发展，统一这两种方法来解决贝叶斯决策问题的方式，结合他们的互补优势。
We show how to integrate a variable elimination approach to solving influence diagrams with a value iteration approach to solving finite-horizon partially observable Markov decision processes (POMDPs). The integration of these approaches creates a variable elimination algorithm for influence diagrams that has much more relaxed constraints on elimination order, which allows improved scalability in many cases. The new algorithm can also be viewed as a generalization of the value iteration algorithm for POMDPs that solves non-Markovian as well as Markovian problems, in addition to leveraging a factored representation for improved efficiency. The development of a single algorithm that integrates and generalizes both of these classic algorithms, one for influence diagrams and the other for POMDPs, unifies these two approaches to solving Bayesian decision problems in a way that combines their complementary advantages.
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DOI：
--
发表时间：
2000
期刊：
International Conference on Artificial Intelligence Planning Systems
影响因子：
--
作者：
R. Dechter
通讯作者：
R. Dechter
DOI：
--
发表时间：
2017
期刊：
Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence
影响因子：
--
作者：
Manuel Luque;M. Arias;F. Díez
通讯作者：
F. Díez
使用影响图进行成本效益分析
影响因子：
1.7
作者：
M. Arias;F. Díez
通讯作者：
F. Díez
求解 POMDP 的精确算法中改进的向量剪枝
DOI：
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发表时间：
2020
期刊：
PMLR
影响因子：
--
作者：
Hansen, Eric A.;Bowman, Thomas
通讯作者：
Bowman, Thomas
DOI：
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发表时间：
1985
期刊：
影响因子：
--
作者：
J. A. Tatman
通讯作者：
J. A. Tatman