Hierarchical POMDP Decomposition for A Conversational Robot
Hierarchical POMDP Decomposition for A Conversational Robot
复制标题
会话机器人的分层 POMDP 分解
DOI：
--
复制
发表时间：
2001
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
S. Thrun
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Joelle Pineau;S. Thrun
POMDPs提供了一个有用的框架，在存在不确定性的决策。然而，寻找大规模问题的解决方案在计算上是不可行的。我们提出了一个层次化的方法POMDPs，它利用结构域中的问题分解成一个较小的POMDPs的集合。这些都可以独立解决，使我们能够解决比以前更大的问题。我们将这种方法应用于人机语音对话的问题，并表明适当的分解可以产生显着的计算时间减少时nding POMDP解决方案。
POMDPs provide a useful framework for decisionmaking in the presence of uncertainty. Finding solutions to large-scale problems, however, has proven computationally infeasible. We propose a hierarchical approach to POMDPs which takes advantage of structure in the domain to decompose the problem into a collection of smaller POMDPs. These can be solved independently, allowing us to solve larger problems than were previously possible. We apply this approach to the problem of humanrobot speech dialogues, and show that appropriate decomposition can yield signi cant computational time reduction when nding a POMDP solution.