| Processo: | 05/58090-9 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado Direto |
| Data de Início da vigência: | 01 de janeiro de 2006 |
| Data de Término da vigência: | 31 de dezembro de 2009 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação |
| Pesquisador responsável: | Fabio Gagliardi Cozman |
| Beneficiário: | Ricardo Shirota Filho |
| Instituição Sede: | Escola Politécnica (EP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil |
| Assunto(s): | Inteligência artificial |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Conjuntos De Probailidades | Inteligencia Artificial | Rdes Bavesianas | Tomada De Decisao Sequencial |
Resumo O objetivo deste trabalho é desenvolver algoritmos para solução de Processos de Decisão Markovianos Relacionais associados a probabilidades imprecisas. Processos de Decisão Markovianos são usados para atividades de planejamento em engenharia, administração, economia, pesquisa operacional, estatística e inteligência artificial. Nos últimos anos a literatura de inteligência artificial tem investigado Processos de Decisão Markovianos especificados através de sentenças lógicas, denominados "Processos de Decisão Markovianos Relacionais". Neste trabalho pretende-se investigar Processos de Decisão Markovianos Relacionais onde as probabilidades de transição são imprecisas - ou seja, representadas por intervalos/conjuntos de probabilidade. Espera-se construir um modelo de decisão que tenha maior campo de aplicação do que os modelos hoje existentes. O projeto se encaixa dentro de um auxílio à pesquisa em curso com suporte da FAPESP. (AU) | |
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