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Observation Adaptation for Partially Observable Markov Decision Processes via Annealed Importance Resampling
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内容提要
本研究提出了一种新算法，解决部分可观测马尔可夫决策过程中的观测噪声适应问题。该算法通过迭代蒙特卡洛步骤，在多个POMDP领域中表现优于现有方法。
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关键要点
- 本研究提出了一种新算法，解决部分可观测马尔可夫决策过程中的观测噪声适应问题。
- 该算法通过迭代蒙特卡洛步骤构建状态转移和最优分布之间的桥接分布。
- 实验结果表明，该算法在多个具有挑战性的POMDP领域中的表现显著优于现有的先进方法。
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