部分可观察强规划中约减观察变量的研究

给出了一种约减观察变量方法——假设所有的状态变量都不是观察变量,在此基础上逐步增加必要的观察变量,从而最终得到一个必要的观察变量集合.在添加必要的观察变量过程中,该方法不要求得到所有变量的相关信息,从而具有更好的通用性.根据是否存在单个观察变量能够区分域中任意两个状态的问题,分别给出了两种约减观察变量方法:当存在一个观察变量可以区分规划域中任意两个状态时,算法可以得到一个最小的观察变量集合;当不存在这样一个观察变量时,算法可以得到一个尽可能小的观察变量集合,但不能保证该集合最小.

非时齐部分可观察Markov决策规划的最优策略问题

本文讨论了一类非时齐部分可观察Markov决策模型.在不改变状态空间可列 性的条件下,把该模型转化为[5]中的一般化折扣模型,从而解决了其最优策略问题,并 且得到了该模型的有限阶段逼近算法,其中该算法涉及的状态是可列的.