Programação Dinâmica em Tempo Real e Simulação de Monte Carlo para Planejamento Probabilístico

• Processo: 11/16962-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2012
• Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2014
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Teoria da Computação
• Pesquisador responsável: Leliane Nunes de Barros
• Beneficiário: Luis Gustavo Rocha Vianna
• Instituição Sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 08/03995-5 - LOGPROB: lógica probabilística - fundamentos e aplicações computacionais, AP.TEM
• Bolsa(s) vinculada(s): 12/10861-0 - Programação dinâmica assíncrona para processos de decisão markovianos com variáveis discretas e contínuas, BE.EP.MS
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Automated Planning | Markov Decision Processes | Monte Carlo Planning | Real TIme Dynamic Programming | Planejamento em Inteligência Artificial

Resumo

Problemas de planejamento probabilístico podem ser modelados como MDPs(Processos de Decisão Markovianos). A resolução de um problema é encontrar uma política ótima, isto é, uma função que mapeia estados em ações e que maximiza a recompensa esperada do agente que a seguir. Uma classe de algoritmos bem estudados para o caso de estado inicial e meta conhecido é baseada em RTDP(programação Dinâmica em tempo Real), enquanto isso outra proposta de solução é MCTS( Busca em árvore de monte Carlo) assim neste trabalho pretendemos comparar e avaliar estas duas classes de algoritmos.

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

VIANNA, LUIS G. R.; DE BARROS, LELIANE N.; SANNER, SCOTT; AAAI. Real-Time Symbolic Dynamic Programming for Hybrid MDPs. PROCEEDINGS OF THE TWENTY-NINTH AAAI CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE, v. N/A, p. 7-pg., 2015-01-01. (11/16962-0)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

VIANNA, Luis Gustavo Rocha. Programação dinâmica simbólica aproximada e assíncrona para processos de decisão markovianos com variáveis contínuas. 2015. Dissertação de Mestrado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Matemática e Estatística (IME/SBI) São Paulo.