ترجمه فارسی مقاله حل بهینه Dec-POMDPs با حرکت همزمان: رویکرد برنامه ریزی مرکزی متوالی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی Optimally Solving Simultaneous-Move Dec-POMDPs: The Sequential Central Planning Approach
عنوان مقاله به فارسی حل بهینه Dec-POMDPs با حرکت همزمان: رویکرد برنامه ریزی مرکزی متوالی
نویسندگان Johan Peralez, Aurélien Delage, Jacopo Castellini, Rafael F. Cunha, Jilles S. Dibangoye
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 22
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 23 August, 2024; originally announced August 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده 23 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد.
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

Centralized training for decentralized execution paradigm emerged as the state-of-the-art approach to epsilon-optimally solving decentralized partially observable Markov decision processes. However, scalability remains a significant issue. This paper presents a novel and more scalable alternative, namely sequential-move centralized training for decentralized execution. This paradigm further pushes the applicability of Bellman's principle of optimality, raising three new properties. First, it allows a central planner to reason upon sufficient sequential-move statistics instead of prior simultaneous-move ones. Next, it proves that epsilon-optimal value functions are piecewise linear and convex in sufficient sequential-move statistics. Finally, it drops the complexity of the backup operators from double exponential to polynomial at the expense of longer planning horizons. Besides, it makes it easy to use single-agent methods, e.g., SARSA algorithm enhanced with these findings applies while still preserving convergence guarantees. Experiments on two- as well as many-agent domains from the literature against epsilon-optimal simultaneous-move solvers confirm the superiority of the novel approach. This paradigm opens the door for efficient planning and reinforcement learning methods for multi-agent systems.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

آموزش متمرکز برای الگوی اعدام غیرمتمرکز به عنوان رویکرد پیشرفته در مورد فرآیندهای تصمیم گیری Markov به طور جزئی قابل مشاهده غیر متمرکز قابل مشاهده ، به عنوان رویکرد پیشرفته ای ظاهر شد.با این حال ، مقیاس پذیری یک مسئله مهم است.در این مقاله یک جایگزین جدید و مقیاس پذیر تر ، یعنی آموزش متمرکز متوالی برای اجرای غیرمتمرکز ارائه شده است.این الگوی بیشتر کاربردی اصل بهینه بلمن را تحت فشار قرار می دهد و سه ویژگی جدید را افزایش می دهد.اول ، به یک برنامه ریز مرکزی این امکان را می دهد تا به جای موارد قبلی که همزمان همزمان انجام می شود ، بر روی آمار متوالی کافی استدلال کند.در مرحله بعد ، ثابت می کند که توابع ارزش بهینه Epsilon-Optimal در آمارهای پی در پی به اندازه کافی خطی و محدب هستند.سرانجام ، این پیچیدگی اپراتورهای پشتیبان را از نمایی مضاعف به چند جمله ای با هزینه افق های برنامه ریزی طولانی تر رها می کند.علاوه بر این ، استفاده از روشهای تک عامل را آسان می کند ، به عنوان مثال ، الگوریتم SARSA که با این یافته ها تقویت می شود ، در حالی که هنوز هم تضمین های همگرایی را حفظ می کند ، اعمال می شود.آزمایشات مربوط به حوزه های دو و همچنین تعداد زیادی عامل از ادبیات علیه Epsilon-Optimal Solvers همزمان با حرکت همزمان ، برتری رویکرد رمان را تأیید می کند.این پارادایم درهای برنامه ریزی کارآمد و روشهای یادگیری تقویت را برای سیستم های چند عامل باز می کند.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.