Core Concepts
자율 시스템의 최적 의사 결정은 불확실하고 시간 변동성이 있는 환경에서 중요한 도전이다.
Abstract
자율 시스템이 불확실하고 시간 변동성이 있는 환경에서 최적 의사 결정을 하는 것은 중요한 도전이다.
시간이 지남에 따라 환경의 변화는 임무 완료를 위한 시스템의 최적 의사 결정 전략에 중대한 영향을 미칠 수 있다.
이 연구는 시간 변동성 부분 관측 마르코프 의사 결정 과정(TV-POMDP)을 소개하고, MPSE를 제안하여 이를 정확하게 추정하고 계획하는 두 가지 방법론을 제안한다.
MPSE는 가중 메모리를 활용하여 시간 변동 추정을 더 정확하게 제공하고, 시간 제약을 고려하여 장기적 보상을 최적화하는 계획 전략을 제안한다.
제안된 프레임워크와 알고리즘을 시뮬레이션 및 하드웨어를 사용하여 검증하였으며, 로봇이 부분 관측 가능하고 시간 변동성이 있는 환경을 탐색하는 과정에서 우수한 성능을 보여주었다.
결과는 표준 방법보다 우수한 성능을 보여주며, 이 프레임워크의 효과를 강조한다.
Stats
환경의 변동성은 시스템의 동적을 어렵게 만든다.
TV-POMDP는 시간 변동성을 고려하여 전이를 동적 확률 함수로 나타낸다.
MPSE는 가중 메모리를 활용하여 시간 변동 추정을 더 정확하게 제공한다.
Quotes
"시간이 지남에 따라 환경의 변화는 임무 완료를 위한 시스템의 최적 의사 결정 전략에 중대한 영향을 미칠 수 있다."
"MPSE는 가중 메모리를 활용하여 시간 변동 추정을 더 정확하게 제공하고, 시간 제약을 고려하여 장기적 보상을 최적화하는 계획 전략을 제안한다."