Seminário do Grupo de Lógica, Inteligência Artificial
e Métodos Formais - LIAMF
Seminário Registrado na CPG do IME/USP
Página: http://www.ime.usp.br/~liamf/seminarios/index.html
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Título: Soluções aproximadas para um MDPIP fatorado
Palestrante: Karina Valdivia Delgado
Data: dia 26.11.07 às 14:00 hs
Local: Sala 252 - Bloco A - IME - USP
Resumo:
O tema principal desse seminário está relacionado à área de planejamento sob incerteza da Inteligência Artificial (IA). Trabalhos recentes nessa área adotam modelos estocásticos, com soluções bem conhecidas. No entanto, modelos com informação incompleta são de grande interesse na área de IA por serem mais aplicáveis em problemas práticos. Nesse seminário, fazemos uma breve revisão dos principais conceitos da área de processos Markovianos de Decisão (MDPs) e apresentamos um algoritmo aproximado baseado em programação linear, para resolver MDPs fatorados (isto é, uma representação compacta para MDPs que envolvam um grande número de estados). Em seguida, definimos um MDP impreciso (MDPIP), isto é, um MDP em que as distribuições de probabilidade sob as transições de estado não são completamente conhecidas. O objetivo desse seminário é propor diferentes soluções aproximadas para um MDPIP fatorado, uma vez que não são conhecidas soluções na literatura para esse problema.
e Métodos Formais - LIAMF
Seminário Registrado na CPG do IME/USP
Página: http://www.ime.usp.br/~liamf/seminarios/index.html
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Título: Soluções aproximadas para um MDPIP fatorado
Palestrante: Karina Valdivia Delgado
Data: dia 26.11.07 às 14:00 hs
Local: Sala 252 - Bloco A - IME - USP
Resumo:
O tema principal desse seminário está relacionado à área de planejamento sob incerteza da Inteligência Artificial (IA). Trabalhos recentes nessa área adotam modelos estocásticos, com soluções bem conhecidas. No entanto, modelos com informação incompleta são de grande interesse na área de IA por serem mais aplicáveis em problemas práticos. Nesse seminário, fazemos uma breve revisão dos principais conceitos da área de processos Markovianos de Decisão (MDPs) e apresentamos um algoritmo aproximado baseado em programação linear, para resolver MDPs fatorados (isto é, uma representação compacta para MDPs que envolvam um grande número de estados). Em seguida, definimos um MDP impreciso (MDPIP), isto é, um MDP em que as distribuições de probabilidade sob as transições de estado não são completamente conhecidas. O objetivo desse seminário é propor diferentes soluções aproximadas para um MDPIP fatorado, uma vez que não são conhecidas soluções na literatura para esse problema.
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