我目前正在研究人工智能中描述的部分可觀測環境和傳感器較少的問題:現代方法/ Stuart Russell,Peter Norvig。 第4章部分可觀察的無傳感器環境示例
我可以在互聯網上找到的部分可觀察和無傳感器問題的唯一例子是本書中還顯示了真空吸塵器問題。
是否還有另外一個例子,還可以執行上述算法嗎?
感謝,
側擊
我目前正在研究人工智能中描述的部分可觀測環境和傳感器較少的問題:現代方法/ Stuart Russell,Peter Norvig。 第4章部分可觀察的無傳感器環境示例
我可以在互聯網上找到的部分可觀察和無傳感器問題的唯一例子是本書中還顯示了真空吸塵器問題。
是否還有另外一個例子,還可以執行上述算法嗎?
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你指那種問題在文獻中稱爲「符合的」規劃(部分可觀察,沒有反饋)的問題。這並不是一個非常「有趣」的計劃問題類別,因爲與其他更具表現力的模型(如部分可觀察部分反饋計劃)相比,他們所做的工作很少。
還有的是一些工作就可以了近年來完成,你可以通過約爾格·霍夫曼的基準在這裏看看:http://www.loria.fr/~hoffmanj/ff/cff-tests.tgz
一個更有趣的一種符合性規劃的「應用程序」是映射的將有限狀態控制器設計爲解決一致性規劃問題的問題。您可能要檢查本文:
http://www.dtic.upf.edu/~hgeffner/fsc-nectar-aaai-2010.pdf
我覺得有一些跟進了這一點。
請注意,在上面的問題描述在STRIPS擴展,以表示初始狀態的不確定性。
爲什麼不用我們的努力打動我們,並邀請我們加入他們。這通常是比「幫助我想象」更好的方法。 –
我的問題是,我能想象的所有問題不是真空吸塵器的例子,就是無法解決或不能解決問題。例如,我想到了帶兩個鎖的門,您可以鎖定和解鎖(顯然是一個簡單的ripoff)。然後我的想法是僅啓用TurnKey(和Move ofc)動作,讓你不知道門是否被鎖定,這使得問題無法解決。我尋找其他問題,我知道像旅行推銷員,食人族,女王和8拼圖問題。最後一個例如isnt無法解決的無傳感器,但可以用一個領域知道的解決方法 – SideSwipe
而對於其他大多數人,我沒有看到任何有意識的缺乏感知,使其成爲無傳感器問題或部分可觀察到。 – SideSwipe