Extração de Preferências combinando Metas de Alcançabilidade Estendida e Funções Reforços

• Processo: 09/14650-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de julho de 2010
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2011
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Anna Helena Reali Costa
• Beneficiário: Valdinei Freire da Silva
• Instituição Sede: Escola Politécnica (EP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 08/03995-5 - LOGPROB: lógica probabilística - fundamentos e aplicações computacionais, AP.TEM
• Assunto(s): Inteligência artificial Aprendizado por reforço
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado por Reforço | Extração de Preferências | metas de alcançabilidade estendida | processos markovianos de decisão | Inteligência Artificial

Resumo

Ao projetar um sistema de planejamento, uma parte importante é a definição do objetivo que tal sistema deve buscar. Muitas vezes tal objetivo não pode ser atendido a priori e deve ser configurado de acordo com as preferências de um usuário em particular. Extração de Preferências é a área do conhecimento que estuda como descrever um objetivo segunda as preferências de um usuário. Uma questão particular que deve ser considerada é o tipo de objetivos utilizados no sistema de planejamento e na extração de preferências. Metas de Alcançabilidade Estendida e Funções Reforços são dois paradigmas de objetivo usualmente tratados em separado. Neste projeto pretende-se combinar esses dois paradigmas de modo a aumentar a expressividade e possibilitar uma extração mais fidedigna das preferências do usuário. Este projeto contribui para obtenção de objetivos do projeto temático "LogProb: Lógica Probabilística - fundamentos e aplicações computacionais."