Um modelo unificado para planejamento sob incerteza

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Trevizan, Felipe Werndl
Data de Publicação: 2006
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-15022010-161012/
Resumo: Dois modelos principais de planejamento em inteligência artificial são os usados, respectivamente, em planejamento probabilístico (MDPs e suas generalizações) e em planejamento não-determinístico (baseado em model checking). Nessa dissertação será: (1) exibido que planejamento probabilístico e não-determinístico são extremos de um rico contínuo de problemas capaz de lidar simultaneamente com risco e incerteza (Knightiana); (2) obtido um modelo para unificar esses dois tipos de problemas usando MDPs imprecisos; (3) derivado uma versão simplificada do princípio ótimo de Bellman para esse novo modelo; (4) exibido como adaptar e analisar algoritmos do estado-da-arte, como (L)RTDP e LDFS, nesse modelo unificado. Também será discutido exemplos e relações entre modelos já propostos para planejamento sob incerteza e o modelo proposto.
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