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马尔可夫说服流程：从零开始学习说服
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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
本研究将代理模型纳入多智能体情景下的部分可观察马尔可夫决策过程(POMDPs)，通过贝叶斯更新维护信念并求得最优方案。证明了POMDPs的重要特性在该框架下仍然成立。
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关键要点
- 本研究将代理模型纳入部分可观察马尔可夫决策过程 (POMDPs)。
- 研究扩展了多智能体的情景下的 POMDPs。
- 代理人通过贝叶斯更新维护对环境状态和其他代理模型的信念。
- 使用基于置信状态的映射来求得最优方案。
- 证明了 POMDPs 的重要特性在该框架下仍然成立，包括收敛率、价值函数的分段线性和凸性。
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