Résolution exacte et approchée de problèmes de décision markoviens formules en logique propositionnelle.

Boris Lesner (1) , Bruno Zanuttini (2)

1 GREYC - Groupe de Recherche en Informatique, Image et Instrumentation de Caen
2 Equipe MAD - Laboratoire GREYC - UMR6072

Nous présentons une méthode factorisée de résolution de Processus de Décision Markoviens formulés en logique propositionnelle. Nous montrons que la complexité de la résolution de tels problèmes dépend directement de celles des opérations logiques mises en œuvre telles que le test de satisfaisabilité. Afin de réduire cette complexité, nous proposons une méthode d'approximation des problèmes dans des classes de formules permettant de réaliser de manière efficace ces opérations. En utilisant ces approximations, nous mesurons expérimentalement la capacité de différentes classes de formules à représenter la structure des problèmes, ainsi que les gains en temps de résolution.

Domaines: Intelligence artificielle [cs.AI]

Boris Lesner, Bruno Zanuttini. Résolution exacte et approchée de problèmes de décision markoviens formules en logique propositionnelle.. Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle, 2010, pp.131-158. ⟨hal-00947046⟩