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| - Processus de décision markovien partiellement observable (fr)
- 部分可觀察馬可夫決策過程 (zh)
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| - En théorie de la décision et de la théorie des probabilités, un processus de décision markovien partiellement observable (POMDP pour partially observable Markov decision process) est une généralisation d'un processus de décision markoviens (MDP pour Markov decision process). Comme dans un MDP, l'effet des actions est incertain mais, contrairement à ce qui se passe pour un MDP, l'agent n'a qu'une information partielle de l'état courant. Les POMDP sont des modèles de Markov cachés (HMM pour hidden Markov model) particuliers, dans lesquels on dispose d'actions probabilistes. Le tableau suivant montre la place des POMDP dans la famille des processus de décision : (fr)
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| - En théorie de la décision et de la théorie des probabilités, un processus de décision markovien partiellement observable (POMDP pour partially observable Markov decision process) est une généralisation d'un processus de décision markoviens (MDP pour Markov decision process). Comme dans un MDP, l'effet des actions est incertain mais, contrairement à ce qui se passe pour un MDP, l'agent n'a qu'une information partielle de l'état courant. Les POMDP sont des modèles de Markov cachés (HMM pour hidden Markov model) particuliers, dans lesquels on dispose d'actions probabilistes. Le tableau suivant montre la place des POMDP dans la famille des processus de décision : Les modèles de cette famille sont, entre autres, utilisés en intelligence artificielle pour le contrôle de systèmes complexes comme des agents intelligents. (fr)
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