Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Applicable Adaptive Discounted Fully Probabilistic Design of Decision Strategy

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F24%3A00597762" target="_blank" >RIV/67985556:_____/24:00597762 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Applicable Adaptive Discounted Fully Probabilistic Design of Decision Strategy

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The work addresses the issue of decreased utility of future rewards, referred to as discounting, while utilizing fully probabilistic design (FPD) of decision strategies. FPD obtains the optimal strategy for decision tasks using only probability distributions, which is its main asset. The standard way of solving decision tasks is provided by Markov decision processes (MDP), which FPD covers as a special case. Methods of solving discounted MDPs have already been introduced. However, the use of FPD might be advantageous when solving tasks with an unknown system model. Due to its probabilistic nature, FPD is able to obtain a more precise estimation of this model. After previously introducing discounting and system model estimation to FPD, the current work examines the effect of discounting on decision processes and its possible advantages when dealing with an unknown system model.

  • Název v anglickém jazyce

    Applicable Adaptive Discounted Fully Probabilistic Design of Decision Strategy

  • Popis výsledku anglicky

    The work addresses the issue of decreased utility of future rewards, referred to as discounting, while utilizing fully probabilistic design (FPD) of decision strategies. FPD obtains the optimal strategy for decision tasks using only probability distributions, which is its main asset. The standard way of solving decision tasks is provided by Markov decision processes (MDP), which FPD covers as a special case. Methods of solving discounted MDPs have already been introduced. However, the use of FPD might be advantageous when solving tasks with an unknown system model. Due to its probabilistic nature, FPD is able to obtain a more precise estimation of this model. After previously introducing discounting and system model estimation to FPD, the current work examines the effect of discounting on decision processes and its possible advantages when dealing with an unknown system model.

Klasifikace

  • Druh

    O - Ostatní výsledky

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20205 - Automation and control systems

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2024

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů