Littérature scientifique sur le sujet « SMT, planning, POMDP, POMCP »
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Articles de revues sur le sujet "SMT, planning, POMDP, POMCP"
Mazzi, Giulio, Alberto Castellini et Alessandro Farinelli. « Rule-based Shielding for Partially Observable Monte-Carlo Planning ». Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling 31 (17 mai 2021) : 243–51. http://dx.doi.org/10.1609/icaps.v31i1.15968.
Texte intégralZhang, Zongzhang, Michael Littman et Xiaoping Chen. « Covering Number as a Complexity Measure for POMDP Planning and Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 26, no 1 (20 septembre 2021) : 1853–59. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v26i1.8360.
Texte intégralOmidshafiei, Shayegan, Ali–Akbar Agha–Mohammadi, Christopher Amato, Shih–Yuan Liu, Jonathan P. How et John Vian. « Decentralized control of multi-robot partially observable Markov decision processes using belief space macro-actions ». International Journal of Robotics Research 36, no 2 (février 2017) : 231–58. http://dx.doi.org/10.1177/0278364917692864.
Texte intégralYe, Nan, Adhiraj Somani, David Hsu et Wee Sun Lee. « DESPOT : Online POMDP Planning with Regularization ». Journal of Artificial Intelligence Research 58 (26 janvier 2017) : 231–66. http://dx.doi.org/10.1613/jair.5328.
Texte intégralChatterjee, Krishnendu, Martin Chmelik et Ufuk Topcu. « Sensor Synthesis for POMDPs with Reachability Objectives ». Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling 28 (15 juin 2018) : 47–55. http://dx.doi.org/10.1609/icaps.v28i1.13875.
Texte intégralNI, YAODONG, et ZHI-QIANG LIU. « BOUNDED-PARAMETER PARTIALLY OBSERVABLE MARKOV DECISION PROCESSES : FRAMEWORK AND ALGORITHM ». International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems 21, no 06 (décembre 2013) : 821–63. http://dx.doi.org/10.1142/s0218488513500396.
Texte intégralSpaan, M. T. J., et N. Vlassis. « Perseus : Randomized Point-based Value Iteration for POMDPs ». Journal of Artificial Intelligence Research 24 (1 août 2005) : 195–220. http://dx.doi.org/10.1613/jair.1659.
Texte intégralAmato, Christopher, George Konidaris, Ariel Anders, Gabriel Cruz, Jonathan P. How et Leslie P. Kaelbling. « Policy search for multi-robot coordination under uncertainty ». International Journal of Robotics Research 35, no 14 (décembre 2016) : 1760–78. http://dx.doi.org/10.1177/0278364916679611.
Texte intégralPineau, J., G. Gordon et S. Thrun. « Anytime Point-Based Approximations for Large POMDPs ». Journal of Artificial Intelligence Research 27 (26 novembre 2006) : 335–80. http://dx.doi.org/10.1613/jair.2078.
Texte intégralWu, Chenyang, Rui Kong, Guoyu Yang, Xianghan Kong, Zongzhang Zhang, Yang Yu, Dong Li et 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, no 18 (18 mai 2021) : 15927–28. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i18.17960.
Texte intégralThèses sur le sujet "SMT, planning, POMDP, POMCP"
Mazzi, Giulio, Alberto Castellini et Alessandro Farinelli. « Rule-Based Policy Interpretation and Shielding for Partially Observable Monte Carlo Planning ». Doctoral thesis, 2022. http://hdl.handle.net/11562/1067927.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "SMT, planning, POMDP, POMCP"
Wang, Yunbo, Bo Liu, Jiajun Wu, Yuke Zhu, Simon S. Du, Li Fei-Fei et Joshua B. Tenenbaum. « DualSMC : Tunneling Differentiable Filtering and Planning under Continuous POMDPs ». Dans 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.
Texte intégralYang, Shuo, Xinjun Mao et Wanwei Liu. « Towards an Extended POMDP Planning Approach with Adjoint Action Model for Robotic Task ». Dans 2020 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/smc42975.2020.9283277.
Texte intégralPhan, Thomy, Thomas Gabor, Robert Müller, Christoph Roch et Claudia Linnhoff-Popien. « Adaptive Thompson Sampling Stacks for Memory Bounded Open-Loop Planning ». Dans 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.
Texte intégral