【摘 要】
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针对现有不确定MDP自适应决策的不足,该文首次提出了有限规划水平MDP的自适应决策,并对其进行了研究.通过将Bayes方法引入MDP的自适应决策,该文提出了能够实现次优的自适应决
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针对现有不确定MDP自适应决策的不足,该文首次提出了有限规划水平MDP的自适应决策,并对其进行了研究.通过将Bayes方法引入MDP的自适应决策,该文提出了能够实现次优的自适应决策方法,并且将所得的结论推广到POMDP自适应决策.此外,在现有无限规划水平不确定MDP自适应决策方法的基础上,通过离散化参数集,该文不仅得到了比现有方法效率更高自适应决策方法,而且还将该方法应用到参数集连续可分的一般MDP.对无限规划水平POMDP的自适应决策,该文也进行了研究,通过将MDP自应用决策中的有偏极大似然参数估计法推广到POMDP,提出了能够实现最优的POMDP自适应决策方法.
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