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- W1542478093 abstract "Para que se puedan construir rumbos de accion en ambientes reales, se debe considerar que las acciones pueden tener efectos distintos en el mundo (no determinismo) y ponderar el potencial de algun plan alternativo para alcanzar las metas del problema, considerando sus costes y recompensas (metas extendidas). Al respecto, la planificacion basada en teoria de decisiones ha permitido solucionar problemas estocasticos, estableciendo rumbos de accion que involucran cantidades de informacion dificiles de procesar por el ser humano, evaluando sus fortalezas y debilidades con base en las teorias de probabilidad y de utilidad. Esta metodologia ha incrementado ultimamente su investigacion debido al exito de los procesos de decision de Markov (MDPs) en problemas de investigacion de operaciones, teoria de control, economia e inteligencia artificial, entre otros. Sin embargo, el problema de resolver los MDPs de considerables dimensiones con precision y rapidez ha conducido a un reto computacional. Dado que el esfuerzo computacional es significativo, la investigacion actual se centra en la busqueda de tecnicas superiores de aceleracion. Por ejemplo, las propiedades de convergencia de sus metodos de solucion actuales dependen, en gran medida, del orden de las operaciones de actualizacion. Por un lado, algoritmos tales como el de ordenamiento topologico han sido capaces de encontrar buenos ordenamientos, pero sus costes de inicio han sido usualmente altos. Por otro lado, los metodos de ruta mas corta tales como el clasico algoritmo de Dijkstra, que esta basado en colas de prioridad, han sido aplicados exitosamente a la solucion de procesos de decision de Markov de ruta deterministica mas corta. En esta tesis se propone un nuevo algoritmo de iteracion de valor basado en el algoritmo de Dijkstra para resolver MDPs de ruta estocastica mas corta. A diferencia de otros enfoques priorizados tales como el barrido priorizado mejorado, el enfoque aqui propuesto es capaz de tratar con multiples estados meta y de inicio y, puesto que sucesivamente se actualiza cada estado utilizando la ecuacion de Bellman, este enfoque garantiza la convergencia a la solucion optima. Ademas este algoritmo utiliza la funcion de valor actual como metrica de prioridad, puesto que el algoritmo de Dijkstra sugiere que un orden de actualizacion mas adecuado esta dado por el valor de la programacion dinamica funcional. Los resultados experimentales obtenidos en una tarea de estrategias de navegacion maritima en bote de vela muestran la factibilidad del enfoque propuesto. Se comprobo que el algoritmo propuesto reduce considerablemente el tiempo de solucion requerido por el algoritmo de iteracion de valor, desde un crecimiento de orden cuadratico -en funcion del numero de estados- hasta uno de orden cercano a la linealidad." @default.
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