A context-aware model for stochastic planning in environments with hidden states
2021
0 views
0 downloads
Advisor: Prof. Dr. Faruk Polat
Abstract (TR)
Kısmi Gözlemlenebilir Markov Karar Süreçleri (KGMKS) belirsizlik altında çözülmesi gereken stokastik planlama problemlerinin gösterimlerinin formalize edilmesi için yaygın bir biçimde kullanılmaktadır. Bu düzende, otonom etmenler durum bilgisine kusursuz bir biçimde sahip değildir. Bunun için, etmenler gözlemlerine bağlı olarak hangi durumda olduğunun bilgisini saptamak için bellek tutma gereksinimi duyarlar. Durum uzayının büyük olduğu alanlarda plan oluşturmak çok masraflı hale gelebilir. Bu problemin üstesinden gelmek için, önermesel mantık ve/veya gramer-tabanlı modeller kullanılarak elde edilen kompakt gösterimler oldukça faydalıdır. Bu gösterimler, verilen bir problemde bulunan durum-aksiyon ilişkilerinden faydalanır. Yine de, KGMKS'ler bu ilişkileri kodlamazlar. KGMKS planlaması için var olan kesin çözüm algoritmaları çok büyük durum uzayına sahip bir görev için işe yarar bir poliçe bulma konusunda verimsizlerdir. Buradan hareketle, bu tezde, daha önceki bir çalışmadan ilham alarak kısmi gözlemlenebilir ortamlarda Markov ardışık karar verme problemlerini daha yapısal bir biçimde temsil etmek için Bağlam-Farkında KGMKS (BF-KGMKS) isimli yeni gramer-tabanlı bir model sunduk. BF-KGMKS, KGMKS yapılarını durum, aksiyon ve gözlemler arasındaki nedensel ilişkileri entegre ederek değiştirerek geliştirir ve böylece görevlerin yapısal, mümkünse kompakt, gösterimini sağlar. BF-KGMKS'nin ifadesel avantajını göstermek için, KGMKS ve BF-KGMKS arasındaki dönüşümün karmaşıklığının kuramsal sınırlarını çizdik. İkinci olarak, tam gözlemlenebilir alanlar için, daha iyi bir performans adına yerel ilişkileri de kullanan ve kısmi gözlemlenebilir ortamlar için olabilecek çözüm yöntemine de yol göstermesi için bir plan üretme algoritması sunduk. Çözüm algoritmamızın kuramsal tanımını ve analizini yapmış olup farklı problemler ile gerçekleştirdiğimiz deneylerimizi sunduk. Sonuçlar, içerik bilgisinin çözüm algoritmasında kullanılmasının poliçe oluşturulmasını önemli ölçüde geliştirdiğini göstermiştir.
Author
Dr. Ömer Ekmekci
Institution
How to Cite
Ömer Ekmekci (Doktora Tezi). A context-aware model for stochastic planning in environments with hidden states, 2021, Middle East Technical University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Middle East Technical University
- An R&D roadmap for Turkish defense industry(2020)
- Anticipation in collective motion of robot swarms(2021)
- Statehood struggle within the context of a protracted conflict; political economy of the Turkish Cypriot case(2021)
- Synthesis of spiro-pyrrolopyridazines(2021)
- Geochemical modeling of NCG injection in a geothermal well using doublet well model(2021)
- Sorting nexin 3 (SNX3) is an immediate and sustained target of EFG stimulation in EGFR positive breast cells(2021)
