部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)原理与代码实战案例讲解
1. 背景介绍
1.1 问题的由来
在现实世界的决策制定中，决策者通常只能通过一系列观察到的结果来了解环境的状态，而无法直接感知环境的真实状态。例如，在自动驾驶汽车、机器人导航、游戏AI等领域，决策者（即AI代理）只能根据传感器输入（如雷达、摄像头信息）做出决策，而这些输入可能受到噪声干扰或延迟，导致决策过程具有不确定性。在这种情况下，传统的马尔可夫决策过程（MDP）不再适用，因为MDP假设决策者拥有完整且即时的环境状态信息。
1.2 研究现状
POMDP已经成为解决部分可观测环境中的决策问题的重要框架。近年来，随着深度学习技术的发展，POMDP的求解方法得到了显著改进，特别是在强化学习领域。现代方法利用强化学习算法来近似解决POMDP问题，通过学习策略函数来适应不确定的环境状态估计和决策过程。
1.3 研究意义
POMDP的研究对于构建更加智能、灵活和适应性强的自主系统具有重要意义。它不仅适用于机器人技术、自动驾驶、智能游戏等领域，还扩展到了经济决策、医疗诊断、网络安全等多个领域，为解决具有不确定性和部分可观测性的决策
本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/140165317
版权归原作者 光剑书架上的书 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
版权归原作者 光剑书架上的书 所有， 如有侵权，请联系我们删除。