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Planning with Markov Decision Processes: An AI Perspective ペーパーバック – 2012/7/3
This book provides a concise introduction to the use of MDPs for solving probabilistic planning problems, with an emphasis on the algorithmic perspective. It covers the whole spectrum of the field, from the basics to state-of-the-art optimal and approximation algorithms. We first describe the theoretical foundations of MDPs and the fundamental solution techniques for them. We then discuss modern optimal algorithms based on heuristic search and the use of structured representations. A major focus of the book is on the numerous approximation schemes for MDPs that have been developed in the AI literature. These include determinization-based approaches, sampling techniques, heuristic functions, dimensionality reduction, and hierarchical representations. Finally, we briefly introduce several extensions of the standard MDP classes that model and solve even more complex planning problems.
Table of Contents: Introduction / MDPs / Fundamental Algorithms / Heuristic Search Algorithms / Symbolic Algorithms / Approximation Algorithms / Advanced Notes
- 本の長さ210ページ
- 言語英語
- 出版社Morgan & Claypool Publishers
- 発売日2012/7/3
- 寸法19.05 x 1.22 x 23.5 cm
- ISBN-101608458865
- ISBN-13978-1608458868
登録情報
- 出版社 : Morgan & Claypool Publishers (2012/7/3)
- 発売日 : 2012/7/3
- 言語 : 英語
- ペーパーバック : 210ページ
- ISBN-10 : 1608458865
- ISBN-13 : 978-1608458868
- 寸法 : 19.05 x 1.22 x 23.5 cm
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Beware that the writing is very direct and it does not soften the way if you are not familiar with math.