Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2006 |
| Autor(a) principal: |
Trevizan, Felipe Werndl |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-15022010-161012/
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Resumo: |
Dois modelos principais de planejamento em inteligência artificial são os usados, respectivamente, em planejamento probabilístico (MDPs e suas generalizações) e em planejamento não-determinístico (baseado em model checking). Nessa dissertação será: (1) exibido que planejamento probabilístico e não-determinístico são extremos de um rico contínuo de problemas capaz de lidar simultaneamente com risco e incerteza (Knightiana); (2) obtido um modelo para unificar esses dois tipos de problemas usando MDPs imprecisos; (3) derivado uma versão simplificada do princípio ótimo de Bellman para esse novo modelo; (4) exibido como adaptar e analisar algoritmos do estado-da-arte, como (L)RTDP e LDFS, nesse modelo unificado. Também será discutido exemplos e relações entre modelos já propostos para planejamento sob incerteza e o modelo proposto. |
