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Markov Decision Processes and the Belief-Desire-Intention Model: Bridging the Gap for Autonomous Agents - Couverture souple

 
9781461414711: Markov Decision Processes and the Belief-Desire-Intention Model: Bridging the Gap for Autonomous Agents

Synopsis

In this work, we provide a treatment of the relationship between two models that have been widely used in the implementation of autonomous agents: the Belief DesireIntention (B.D.I.) model and Markov Decision Processes (M.D.P.s). We start with an informal description of the relationship, identifying the common features of the two approaches and the differences between them. Then we hone our understanding of these differences through an empirical analysis of the performance of both models on the TileWorld testbed. This allows us to show that even though the M.D.P. model displays consistently better behavior than the B.D.I./ model for small worlds, this is not the case when the world becomes large and the M.D.P. model cannot be solved exactly. Finally we present a theoretical analysis of the relationship between the two approaches, identifying mappings that allow us to extract a set of intentions from a policy (a solution to an M.D.P.), and to extract a policy from a set of intentions.

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9781461414735: Markov Decision Processes and the Belief-Desire-Intention Model: Bridging the Gap for Autonomous Agents

Edition présentée

ISBN 10 :  1461414733 ISBN 13 :  9781461414735
Editeur : Springer, 2011
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Simari, Gerardo I.
Edité par Springer, 2011
ISBN 10 : 1461414717 ISBN 13 : 9781461414711
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Simon D. Parsons
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -In this work, we provide a treatment of the relationship between two models that have been widely used in the implementation of autonomous agents: the Belief DesireIntention (BDI) model and Markov Decision Processes (MDPs). We start with an informal description of the relationship, identifying the common features of the two approaches and the differences between them. Then we hone our understanding of these differences through an empirical analysis of the performance of both models on the TileWorld testbed. This allows us to show that even though the MDP model displays consistently better behavior than the BDI model for small worlds, this is not the case when the world becomes large and the MDP model cannot be solved exactly. Finally we present a theoretical analysis of the relationship between the two approaches, identifying mappings that allow us to extract a set of intentions from a policy (a solution to an MDP), and to extract a policy from a set of intentions. 72 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9781461414711

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