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Disertación de Maestría
DOI
10.11606/D.45.2006.tde-15022010-161012
Documento
Autor
Nombre completo
Felipe Werndl Trevizan
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 2006
Director
Tribunal
Barros, Leliane Nunes (Presidente)
Cozman, Fabio Gagliardi
Hashimoto, Ronaldo Fumio
Título en portugués
Um modelo unificado para planejamento sob incerteza
Palabras clave en portugués
MDP
MDPST
Planejamento Probabilístico
Resumen en portugués
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.
Título en inglés
An unified model for planning under uncertainty
Palabras clave en inglés
MDP
MDPST
Probabilistic Planning
Resumen en inglés
Two noteworthy models of planning in AI are probabilistic planning (based on MDPs and its generalizations) and nondeterministic planning (mainly based on model checking). In this dissertation we: (1) show that probabilistic and nondeterministic planning are extremes of a rich continuum of problems that deal simultaneously with risk and (Knightian) uncertainty; (2) obtain a unifying model for these problems using imprecise MDPs; (3) derive a simplified Bellman's principle of optimality for our model; and (4) show how to adapt and analyze state-of-art algorithms such as (L)RTDP and LDFS in this unifying setup. We discuss examples and connections to various proposals for planning under (general) uncertainty.
 
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dissertacao.pdf (795.10 Kbytes)
Fecha de Publicación
2011-05-26
 
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