针对CDec-POMDP,文章设计了一种Actor-Critic算法,利用局部奖励信号就能够训练Critic,利用基于数量(在每个状态智能体的数量)方式训练Actor,能够处理大规模多智能体强化学习问题,文章对8000规模的出租车调度问题取得了较好的仿真效果。 Dec-POMDP假设每个智能体根据自身部分可观的局部观测信息来行动,并最大化全局目标值。
Offline; Online. Offline的算法是根据问题模型,直接算出一个Policy或V. 在执行中,直接根据算出的结果找到对应的action即可。PBVI[1]就是offline算法中的经典,其出现解决了过去POMDP在决策Horizon增长后,运算量爆炸的情况。 之前有一篇优秀的PBVI讲解文章,大家可以参考一下。 [规划问题] 2 优雅搞懂PBVI (Point Ba...
基于点的POMDP算法研究的中期报告 1. 研究背景和意义 POMDP (Partially Observable Markov Decision Process) 是一种用来描述智能体在环境中作出决策的模型。与 MDP (Markov Decision Process) 不同的是,POMDP 考虑到了智能体无法完全观察到环境状态的情况下作出决策,从而适用于更为复杂的环境和任务。点基于的 POMDP ...
本文对POMDP基本理论进行了深入地研究,并分析了POMDP的复杂度及理论结果,对值迭代算法进行了改进。然后对POMDP模型在机器人导航控制的应用进行了仿真实验,并分析了仿真结果,对仿真实验中出现的问题进行了分析。 首先,介绍了当前应用在机器人导航控制领域中的几个经典的智能控制算法,并介绍了本文要研究的POMDP理论的研究...
了基于点的POMDP算法的预处理方法(preprocessing method for point-based algorithms,简称PPBA).该方法对每个 样本信念点作预处理,并且在生成α-向量之前首先计算出该选取哪个动作和哪些α-向量,从而消除了重复计 算.PPBA还提出了基向量的概念,利用问题的稀疏性避免了无意义计算.通过在Perseus上的实验,表明PPBA很大地 ...
●介绍POMDP模型,分析已有的POMDP求解算法。 ●通过对POMDP模型以及现有技术的分析,针对大规模POMDP求解难的问 题,提出一种因子化的基于启发式搜索的实时求解算法FRTHS,该算法采 一用因子化的状态表示以降低维度灾难对计算复杂度的影响,用启发式搜索逐 步扩展与或策略树和反向更新值函数的方法求解当前信念状态下最优...
1.2POMDP问题研究的发展现状...2 1.2.1POMDP问题求解算法的发展...2 1.3相关技术的发展现状...10 1.3.1基于采样的方法...
ＳＶＩ使用内在的ＭＤＰ最优策略来降低算法复杂度，但求解大规模问题的效果较差。为解决上述问题，提出了基于环境状态分布优化的前向搜索值迭代算法（ＰＢＶＩ ＯＳＤ），通过基于权重值的ＱＭＤＰ 选出最佳的动作，基于信念状态和转换函数选取最大可能的状态，基于动作和状态从观察中随机选取一个观察概率大于阈值的...
基于策略迭代和值迭代的POMDP算法搜索 计算机研究与发展 J ournal of C om puter R esearch and D evelopment ISSN 1000— 1239/ CN 11-1777/ T p 45( 10) :1763—1768,2008 基 于策略迭代和值迭代 的 POM DP 算法 孙 ij9 仵 博 冯延蓬 ( 深圳 职业技术 学院电子与信息工程学 院广 东深圳 51805...
求解DEC—POMDP问题的改进遗传算法