Soluções eficientes para processos de decisão markovianos baseadas em alcançabilidade e bissimulações estocásticas - Santos, Felipe Martins dos (2013)
Planejamento em inteligência artificial é a tarefa de determinar ações que satisfaçam um dado objetivo. Nos problemas de planejamento sob incerteza, as ações podem ter efeitos probabilísticos. Esses problemas são modelados como Processos de Decisão Markovianos (Markov Decision Processes - MDPs), modelos que permitem o cálculo de soluções ótimas considerando o valor esperado de cada ação em cada estado. Contudo, resolver problemas grandes de planejamento probabilístico, i.e., com um grande número de estados e ações, é um enorme desafio. MDPs grandes podem ser reduzidos através da computação de bissimulações estocásticas, i.e., relações de equivalência sobre o conjunto de estados do MDP original. A partir das bissimulações estocásticas, que podem ser exatas ou aproximadas, é possível obter um modelo abstrato reduzido que pode ser mais fácil de resolver do que o MDP original. No entanto, para problemas de alguns domínios, a computação da bissimulação estocástica sobre todo o espaço de estados é inviável. Os algoritmos propostos neste trabalho estendem os algoritmos usados para a computação de bissimulações estocásticas para MDPs de forma que elas sejam computadas sobre o conjunto de estados alcançáveis a partir de um dado estado inicial, que pode ser muito menor do que o conjunto de estados completo. Os resultados experimentais mostram que é possível resolver problemas grandes de planejamento probabilístico com desempenho superior às técnicas conhecidas de bissimulação estocástica.