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具有随时确定性保证的在线 POMDP 规划
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新型在线部分可观测树规划器，使用因果建模和推理消除未测量混淆变量误差，并提出了离线学习因果模型的方法。玩具问题评估表明，因果模型准确，规划方法抗干扰性更强，策略性能更高。
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关键要点
- 提出了一种新型在线部分可观测树规划器，使用因果建模和推理。
- 该方法旨在消除未测量混淆变量引起的误差。
- 提出了一种离线学习因果模型的方法用于规划。
- 在玩具问题上评估了该方法，结果表明因果模型准确。
- 规划方法比 AR-DESPOT 更加抗干扰，策略性能更高。
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