显然，相比于MDP而言，观测集合Z和观测函数O是POMDP问题中多出来的部分，这也为POMDP提供了描述更多类型...
pomdp和mdp理解举例 MDP可以看作一个完全透明的决策环境。比如控制房间里的智能空调,室温、湿度、电量消耗这些数据都能被实时监控。系统只需要根据当前温度高低决定是否启动制冷,根据预设的节能目标调整工作模式。这种环境下每个决策都基于完整准确的信息,就像下棋时棋盘上所有棋子位置都清晰可见。 POMDP更接近真实世界的不...
1 POMDP问题定义 POMDP，英文全称 Partially Observable Markov Decision Process，部分可观测马尔可夫决策过程，这是一种用于描述不确定环境下的序列决策问题的建模框架（建模方式）。相比于MDP而言，也就是马尔可夫决策过程，POMDP在其基础上引入了观测集合和观测函数，假设我们仅能通过历史的观测量以及过去执行的动作来猜测...
可扩展性和灵活性:MDP能够扩展以处理更复杂的决策问题,如部分可观察马尔科夫决策过程(POMDP)。它可以适应各种环境和问题类型,从离散状态和动作的简单问题到连续状态和动作的复杂问题。 学习能力和优化:在强化学习中,MDP通过试错学习和经验积累不断改进决策策略。算法如Q学习、SARSA和深度Q网络(DQN)利用MDP框架,通过与...
对POMDP的认识 假设系统参数是未知的,所以必须有一个参数学习的过程。 PS: 与马尔可夫相关的常见的四个概念:Markov Chain(马尔科夫链),HMM(隐马尔科夫模型),MDP马尔科夫决策过程,部分可观察马尔科...才能获知自己的state,能够客观、准确地描述真实世界,是随机决策过程研究的重要分支。POMDP是一个数学模型。它是现实中...
马尔可夫链是由状态和状态转移表示的一种随机过程，其满足马尔可夫性。马尔可夫决策的目的是为了最大化整体回报值。在真实应用中，环境的状态通常对于智能体来说是不完全可观的，因此使用MDP模型不能够精确的描述问题，由此引入了POMDP模型。 在POMDP模型中，引入了状态观测器来使得智能体能够推断状态的...
深度循环Q学习(DRQN)通过结合LSTM与DQN,为处理部分可观测的马尔可夫决策过程(POMDP)提供了有效的解决方案。其跨帧整合信息和更好的泛化能力使得DRQN在多个领域具有广泛的应用前景。随着技术的不断发展,我们有理由相信DRQN将在未来发挥更加重要的作用。 希望本文能够帮助读者更好地理解DRQN的原理和应用,为相关领域的研究和...
对POMDP的认识 假设系统参数是未知的,所以必须有一个参数学习的过程。 PS: 与马尔可夫相关的常见的四个概念:Markov Chain(马尔科夫链),HMM(隐马尔科夫模型),MDP马尔科夫决策过程,部分可观察马尔科...才能获知自己的state,能够客观、准确地描述真实世界,是随机决策过程研究的重要分支。 POMDP是一个数学模型。它是现实...
Summary Markov decision processes (MDPs) and partially observable Markov decision processes (DEC-POMDPs) are both mathematical models that have been successfully used to formalize sequential decision-theoretic problems under uncertainty. These models rely on different types of hypotheses that can be ...