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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.3.2012.tde-13062013-160912
Documento
Autor
Nome completo
Ricardo Shirota Filho
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2012
Orientador
Banca examinadora
Cozman, Fabio Gagliardi (Presidente)
Barros, Leliane Nunes de
Ide, Jaime Shinsuke
Revoredo, Kate Cerqueira
Wassermann, Renata
Título em português
Processos de decisão Markovianos com probabilidades imprecisas e representações relacionais: algoritmos e fundamentos.
Palavras-chave em português
Algoritmos
Fundamentos
Probabilidades imprecisas
Processo de decisão Markoviano
Representações relacionais
Tomada de decisão sequencial
Resumo em português
Este trabalho é dedicado ao desenvolvimento teórico e algorítmico de processos de decisão markovianos com probabilidades imprecisas e representações relacionais. Na literatura, essa configuração tem sido importante dentro da área de planejamento em inteligência artificial, onde o uso de representações relacionais permite obter descrições compactas, e o emprego de probabilidades imprecisas resulta em formas mais gerais de incerteza. São três as principais contribuições deste trabalho. Primeiro, efetua-se uma discussão sobre os fundamentos de tomada de decisão sequencial com probabilidades imprecisas, em que evidencia-se alguns problemas ainda em aberto. Esses resultados afetam diretamente o (porém não restrito ao) modelo de interesse deste trabalho, os processos de decisão markovianos com probabilidades imprecisas. Segundo, propõe-se três algoritmos para processos de decisão markovianos com probabilidades imprecisas baseadas em programação (otimização) matemática. E terceiro, desenvolvem-se ideias propostas por Trevizan, Cozman e de Barros (2008) no uso de variantes do algoritmo Real-Time Dynamic Programming para resolução de problemas de planejamento probabilístico descritos através de versões estendidas da linguagem de descrição de domínios de planejamento (PPDDL).
Título em inglês
Markov decision processes with imprecise probabilities and relational representations: foundations and algorithms.
Palavras-chave em inglês
Algorithm
Foundations
Imprecise probabilities
Markov decision process
Relational representations
Sequential decision making
Resumo em inglês
This work is devoted to the theoretical and algorithmic development of Markov Decision Processes with Imprecise Probabilities and relational representations. In the literature, this configuration is important within artificial intelligence planning, where the use of relational representations allow compact representations and imprecise probabilities result in a more general form of uncertainty. There are three main contributions. First, we present a brief discussion of the foundations of decision making with imprecise probabilities, pointing towards key questions that remain unanswered. These results have direct influence upon the model discussed within this text, that is, Markov Decision Processes with Imprecise Probabilities. Second, we propose three algorithms for Markov Decision Processes with Imprecise Probabilities based on mathematical programming. And third, we develop ideas proposed by Trevizan, Cozman e de Barros (2008) on the use of variants of Real-Time Dynamic Programming to solve problems of probabilistic planning described by an extension of the Probabilistic Planning Domain Definition Language (PPDDL).
 
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Tese.pdf (2.99 Mbytes)
Data de Publicação
2013-06-24
 
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