Literatura académica sobre el tema "SMT, planning, POMDP, POMCP"
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Artículos de revistas sobre el tema "SMT, planning, POMDP, POMCP"
Mazzi, Giulio, Alberto Castellini y Alessandro Farinelli. "Rule-based Shielding for Partially Observable Monte-Carlo Planning". Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling 31 (17 de mayo de 2021): 243–51. http://dx.doi.org/10.1609/icaps.v31i1.15968.
Texto completoZhang, Zongzhang, Michael Littman y Xiaoping Chen. "Covering Number as a Complexity Measure for POMDP Planning and Learning". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 26, n.º 1 (20 de septiembre de 2021): 1853–59. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v26i1.8360.
Texto completoOmidshafiei, Shayegan, Ali–Akbar Agha–Mohammadi, Christopher Amato, Shih–Yuan Liu, Jonathan P. How y John Vian. "Decentralized control of multi-robot partially observable Markov decision processes using belief space macro-actions". International Journal of Robotics Research 36, n.º 2 (febrero de 2017): 231–58. http://dx.doi.org/10.1177/0278364917692864.
Texto completoYe, Nan, Adhiraj Somani, David Hsu y Wee Sun Lee. "DESPOT: Online POMDP Planning with Regularization". Journal of Artificial Intelligence Research 58 (26 de enero de 2017): 231–66. http://dx.doi.org/10.1613/jair.5328.
Texto completoChatterjee, Krishnendu, Martin Chmelik y Ufuk Topcu. "Sensor Synthesis for POMDPs with Reachability Objectives". Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling 28 (15 de junio de 2018): 47–55. http://dx.doi.org/10.1609/icaps.v28i1.13875.
Texto completoNI, YAODONG y ZHI-QIANG LIU. "BOUNDED-PARAMETER PARTIALLY OBSERVABLE MARKOV DECISION PROCESSES: FRAMEWORK AND ALGORITHM". International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems 21, n.º 06 (diciembre de 2013): 821–63. http://dx.doi.org/10.1142/s0218488513500396.
Texto completoSpaan, M. T. J. y N. Vlassis. "Perseus: Randomized Point-based Value Iteration for POMDPs". Journal of Artificial Intelligence Research 24 (1 de agosto de 2005): 195–220. http://dx.doi.org/10.1613/jair.1659.
Texto completoAmato, Christopher, George Konidaris, Ariel Anders, Gabriel Cruz, Jonathan P. How y Leslie P. Kaelbling. "Policy search for multi-robot coordination under uncertainty". International Journal of Robotics Research 35, n.º 14 (diciembre de 2016): 1760–78. http://dx.doi.org/10.1177/0278364916679611.
Texto completoPineau, J., G. Gordon y S. Thrun. "Anytime Point-Based Approximations for Large POMDPs". Journal of Artificial Intelligence Research 27 (26 de noviembre de 2006): 335–80. http://dx.doi.org/10.1613/jair.2078.
Texto completoWu, Chenyang, Rui Kong, Guoyu Yang, Xianghan Kong, Zongzhang Zhang, Yang Yu, Dong Li y Wulong Liu. "LB-DESPOT: Efficient Online POMDP Planning Considering Lower Bound in Action Selection (Student Abstract)". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, n.º 18 (18 de mayo de 2021): 15927–28. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i18.17960.
Texto completoTesis sobre el tema "SMT, planning, POMDP, POMCP"
Mazzi, Giulio, Alberto Castellini y Alessandro Farinelli. "Rule-Based Policy Interpretation and Shielding for Partially Observable Monte Carlo Planning". Doctoral thesis, 2022. http://hdl.handle.net/11562/1067927.
Texto completoActas de conferencias sobre el tema "SMT, planning, POMDP, POMCP"
Wang, Yunbo, Bo Liu, Jiajun Wu, Yuke Zhu, Simon S. Du, Li Fei-Fei y Joshua B. Tenenbaum. "DualSMC: Tunneling Differentiable Filtering and Planning under Continuous POMDPs". En Twenty-Ninth International Joint Conference on Artificial Intelligence and Seventeenth Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-PRICAI-20}. California: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2020. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2020/579.
Texto completoYang, Shuo, Xinjun Mao y Wanwei Liu. "Towards an Extended POMDP Planning Approach with Adjoint Action Model for Robotic Task". En 2020 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/smc42975.2020.9283277.
Texto completoPhan, Thomy, Thomas Gabor, Robert Müller, Christoph Roch y Claudia Linnhoff-Popien. "Adaptive Thompson Sampling Stacks for Memory Bounded Open-Loop Planning". En Twenty-Eighth International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-19}. California: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2019. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2019/778.
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