Detail publikace

An Oracle-Guided Approach to Constrained Policy Synthesis Under Uncertainty

MACÁK, F.; ANDRIUSHCHENKO, R.; ČEŠKA, M.; JUNGES, S.; KATOEN, J. An Oracle-Guided Approach to Constrained Policy Synthesis Under Uncertainty. JOURNAL OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE RESEARCH, 2025, vol. 2025, no. 82, p. 433-469. ISSN: 1076-9757.

Název česky

Syntéza kontrolérů se strukturálními omezeními v Markovských rozhodovacích procesech.

Typ

článek v časopise

Jazyk

anglicky

Autoři

Macák Filip, Ing. (UITS)
Andriushchenko Roman, Ing. (UITS)
Češka Milan, doc. RNDr., Ph.D. (UITS)
JUNGES, S.
KATOEN, J.

URL

https://www.jair.org/index.php/jair/article/view/16593

Klíčová slova

Markov decision processes, model-based reasoning, search, decision making under
uncertainty

Abstrakt

Tento článek představuje obecný přístup pro syntézu kontrolérů se strukturálními
omezeními v Markovských rozhodovacích procesech (MDP). Článek představuje
koncept obarvených MDP, které dovolují kompaktně reprezentovat strukturální
omezení a prohledávat prostor kandidátních řešení. Navržený přístup v mnoha
případech překonává dedikované syntézní techniky.

Rok

2025

Strany

433–469

Časopis

JOURNAL OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE RESEARCH, roč. 2025, č. 82, ISSN 1076-9757

DOI

10.1613/jair.1.16593

BibTeX

@article{BUT196710,
  author="MACÁK, F. and ANDRIUSHCHENKO, R. and ČEŠKA, M. and JUNGES, S. and KATOEN, J.",
  title="An Oracle-Guided Approach to Constrained Policy Synthesis Under Uncertainty",
  journal="JOURNAL OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE RESEARCH",
  year="2025",
  volume="2025",
  number="82",
  pages="433--469",
  doi="10.1613/jair.1.16593",
  issn="1076-9757",
  url="https://www.jair.org/index.php/jair/article/view/16593"
}