matlab状态枚举法代码聚甲醛 这项工作包含了我硕士的大部分研究项目。 这是为顺序假设检验找到最佳阈值。 顺序假设检验是部分可观察到的马尔可夫决策问题。 在顺序测试中，有两种错误。 当它为真时我们可能会拒绝原假设（也称为漏检），或者在某些替代假设为真时（也称为错误警报）我们可能会接受原假设。 我们做出错误的决定会产生成本，而当我们进行其他观察时会产生成本。 目的是设计一种最佳的停止规则，以最大程度地降低总成本。 我使用了不同的方法来计算最佳阈值，包括Sondik的枚举方法（请参见Method_1_alpha_vector）。 基于离散连续信念状态的值迭代（请参见Method_2_binary_grid）； 非凸优化与蒙特卡洛采样和渐近表达相结合（请参见Method_3_MC＆asymp）； 非凸优化与计算马尔可夫链的吸收概率相结合（请参见Method_4_OS＆DS）。 多维置信状态的离散化也包括在内（请参阅多维）。 所有代码均用Matlab m编写。 文件。 我希望这对对这一领域的类似研究感兴趣的任何人有所帮助。

人工智能-机器学习-机器人导航POMDP算法研究.pdf

基于循环卷积神经网络的POMDP值迭代算法.pdf

使用 POMDP（部分可观察马尔可夫决策过程）逻辑一步贪心算法来规划和实现机器人需要采取的路径，以便接近预定的目标位置。

POMDP：基于部分可观察的马尔可夫决策过程实现RL算法

机器学习与POMDP的关系，本人写的小报告，前面是粗浅的个人理解，后面零零碎碎的内容。

清华大学智能驾驶实验室官网：http://www.idlab-tsinghua.com/thulab/labweb/index.html 本课程为强化学习与控制，由清华大学开设，长聘教授李升波主讲，共十一讲，本讲为第十一讲，主要介绍RL的各类拾遗，包括POMDP、鲁棒性、多智能体、元学习、逆强化学习以及训练平台等。

pomdp_py 是使用Python和Cython编写的用于构建和解决POMDP问题的框架。 为什么是pomdp_py？ 它在Python中提供了带有清晰直观界面的POMDP框架。 这使得与POMDP相关的研究或项目可供更多人使用。 它还有助于共享代码和建立社区 请参阅和。 如果您发现此库对您的工作有所帮助，请引用： @inproceedings{zheng2020pomdp_py, title = {pomdp\_py: A Framework to Build and Solve POMDP Problems}, author = {Zheng, Kaiyu and Tellex, Stefanie}, booktitle = {ICAPS 2020 Workshop on Planning and Robotics (PlanRob)}, year =

R的SARSOP library( sarsop ) library( tidyverse ) # for plotting 问题定义 我们的问题是状态空间，定义的states ，代表着真正的鱼类种群大小（以任意单位），以及动作空间， actions表示一定会有所收获（或试图收获）鱼的数量。 为简单起见，我们将允许从0收获到最大可能状态大小的任何操作。 库存招聘函数f描述了给定当前状态下的预期未来状态。 真正的未来状态将是随机抽取。 奖励函数确定当种群数量为x条鱼时捕集h条鱼的行动值； 为简单起见，本示例假定每单位收成的价格固定，而收割工作没有成本。 未来的奖励被打折。 states <- seq( 0 , 1 , length = 50 ) actions <- states observations <- states sigma_g <- 0.1 sigma_m <- 0.2

通常利用POMDPs对在部分可观测的随机环境中决策的agents建模。针对完整POMDP的求解方法扩展能力弱的问题，提出把多元POMDP分解成多个受限制的POMDPs，然后独立求解每个模型，以获得值函数，并将这些受限制的POMDPs的值函数结合起来以便获得完整POMDP策略。该方法主要阐述识别与独立任务相关的状态变量的过程，以及如何构造被限制在单独任务上的模型。将该方法应用到两个不同规模的岩石采样问题中，实验结果表明，该方法能够获得很好的策略。