项目名称: 预测状态表示中状态空间划分机制及应用研究

项目编号: No.61375077

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 自动化技术、计算机技术

项目作者: 刘云龙

作者单位: 厦门大学

项目金额: 78万元

中文摘要: 预测状态表示(PSR)是解决局部可观测问题的有效方法,但现有研究在整个状态空间上获取系统的PSR模型,计算复杂、获取模型困难,相关算法仅能应用于较小规模系统。本项目以大规模系统为讨论对象,研究PSR中状态空间划分机制,提出PSR模型的构建方案,并分析如何将获取的PSR模型应用于规划。首先,本项目拟通过确定系统的landmark集合,并以landmark为临界点,将状态空间划分为多个子状态空间,提出状态空间的划分方法;进而,分析子空间本身特性,研究子空间PSR模型的获取方式,并通过子空间PSR模型构建整个系统的PSR模型, 提出基于状态空间划分的PSR模型的获取方案;最后,考虑到获取的模型往往不准确,结合模型本身特点,以大规模系统为应用背景,探讨基于状态空间划分PSR模型的规划算法。通过项目的开展,可望实现PSR方法在大规模系统中的应用,为解决现实世界中广泛存在的局部可观测问题提供有效方案。

中文关键词: 局部可观测;预测状态表示;局部模型;Monte-Carlo Tree Search;谱方法

英文摘要: PSR (Predictive State Representations) is an efficient technique for solving partially observable problems.The state of the art algorithms for obtaining the PSR model of a system search the entire state space for a solution, which is high computational co

英文关键词: Partially observable;Predictive State Representations;Local Model;Monte-Carlo Tree Search;Spectral method

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