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Tighter Value-Function Approximations for Partially Observable Markov Decision Processes
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内容提要
本研究提出了一种新的、更紧的上界价值界限，以提高部分可观察马尔可夫决策过程（POMDPs）求解器的性能。尽管计算成本较高，但实证评估表明这些新界限在多种基准测试中加速了求解过程。
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关键要点
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本研究提出了一种新的、更紧的上界价值界限，以提高部分可观察马尔可夫决策过程（POMDPs）求解器的性能。
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新界限的计算成本较高，但实证评估表明这些新界限在多种基准测试中加速了求解过程。
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现有的求解器通常使用价值界限来指导对状态信念的推理，但计算可靠的上界价值界限往往代价高昂。
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