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Decentralized Planning Using Probabilistic Hyperproperties
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内容提要
本研究提出了一种新方法，利用单一智能体的马尔可夫决策过程（MDP）和概率超属性，解决多智能体在随机动力学下的规划问题。案例研究展示了该方法的灵活性和表达能力，拓宽了现有规划技术的规范能力。
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关键要点
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本研究提出了一种新方法，利用单一智能体的马尔可夫决策过程（MDP）和概率超属性，解决多智能体在随机动力学下的规划问题。
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该方法能够捕捉去中心化智能体的时间目标，提供灵活且表达力强的框架。
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案例研究展示了该方法的灵活性和表达能力，拓宽了现有规划技术的规范能力。
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研究还展示了该方法与某类Dec-MDPs规划的密切联系。
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