On Markov Policies For Decentralized POMDPs
Sur les politiques Markoviennes pour les Dec-POMDPs
Résumé
This paper formulates the optimal decentralized control problem for a class of mathematical
models in which the system to be controlled is characterized by a finite-state discrete-time Markov process.
The states of this internal process are not directly observable by the agents; rather, they have available a set
of observable outputs that are only probabilistically related to the internal state of the system. The paper
demonstrates that, if there are only a finite number of control intervals remaining, then the optimal payoff
function of a Markov policy is a piecewise-linear, convex function of the current observation probabilities
of the internal partially observable Markov process. In addition, algorithms for utilizing this property to
calculate either the optimal or an error-bounded Markov policy and payoff function for any finite horizon is
outlined.
Cet article formule le problème du contrôle optimal décentralisé pour une classe de modèles
mathématiques dans laquelle le système à contrôler est caractérisé par un processus de Markov à temps
discret et à états finis. Les états de ce processus ne sont pas directement observables par les agents; ces
derniers ont à leur disposition un ensemble d’observations lié de manière probabiliste à l’état du système.
L’article démontre que, s’il ne reste qu’un nombre fini de pas de décision, la mesure de performance
optimale d’une politique Markovienne est une fonction convexe, linéaire par morceaux, des probabilités
d’observation courantes. En outre, sont décrits les algorithmes approchés d’exploitation de cette propriété
pour le calcul de politiques Markoviennes et la mesure de performance associée pour tout horizon fini
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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