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- W2000316603 abstract "Nous presentons un nouvel algorithme qui contribue a etendre le formalisme de l'Apprentissage par Renforcement (RL) aux Processus Decisionnels Markoviens Partiellement Observes (POMDP). L'idee principale de notre methode est de construire une extension d'etat, appelee observable exhaustif, qui permet de definir un nouveau processus qui est alors markovien. Nous demontrons que resoudre ce nouveau processus, auquel on peut appliquer les techniques classiques de RL, apporte une solution optimale au POMDP original. Nous appliquons l'algorithme deduit de ce resultat sur plusieurs exemples pour en tester la validite et la robustesse." @default.
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