論文の概要: Pessimistic Iterative Planning with RNNs for Robust POMDPs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08770v4
• Date: Tue, 26 Aug 2025 12:09:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-27 15:23:52.195463
• Title: Pessimistic Iterative Planning with RNNs for Robust POMDPs
• Title（参考訳）: ロバストPOMDPのためのRNNを用いた悲観的反復計画
• Authors: Maris F. L. Galesloot, Marnix Suilen, Thiago D. Simão, Steven Carr, Matthijs T. J. Spaan, Ufuk Topcu, Nils Jansen,
• Abstract要約: 堅牢なPOMDPのポリシーは、部分的な可観測性のためにメモリベースでなければならない。 本稿では,悲観的反復計画(PIP)フレームワークを提案する。 PIP内では、繰り返しニューラルネットワークを最適化してFSCを計算するrFSCNetアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.12002323036052
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robust POMDPs extend classical POMDPs to incorporate model uncertainty using so-called uncertainty sets on the transition and observation functions, effectively defining ranges of probabilities. Policies for robust POMDPs must be (1) memory-based to account for partial observability and (2) robust against model uncertainty to account for the worst-case probability instances from the uncertainty sets. To compute such robust memory-based policies, we propose the pessimistic iterative planning (PIP) framework, which alternates between (1) selecting pessimistic POMDPs via worst-case probability instances from the uncertainty sets, and (2) computing finite-state controllers (FSCs) for these pessimistic POMDPs. Within PIP, we propose the rFSCNet algorithm, which optimizes a recurrent neural network to compute the FSCs. The empirical evaluation shows that rFSCNet can compute better-performing robust policies than several baselines and a state-of-the-art robust POMDP solver.
• Abstract（参考訳）: ロバストPOMDPは古典的POMDPを拡張し、遷移関数と観測関数に関するいわゆる不確実性集合を用いてモデル不確実性を導入し、確率の範囲を効果的に定義する。 堅牢なPOMDPのポリシーは、(1)部分観測可能性を考慮するメモリベース、(2)不確実性セットから最悪の確率インスタンスを考慮に入れるモデル不確実性に対してロバストでなければならない。 このようなロバストなメモリベースのポリシーを計算するために、(1)不確実性集合から最悪のケースの確率インスタンスを介して悲観的POMDPを選択し、(2)悲観的POMDPに対して有限状態コントローラ(FSC)を演算する、悲観的反復計画(PIP)フレームワークを提案する。 PIP内では、繰り返しニューラルネットワークを最適化してFSCを計算するrFSCNetアルゴリズムを提案する。 経験的評価は、rFSCNetが複数のベースラインと最先端の堅牢なPOMDPソルバよりも優れたパフォーマンスのロバストポリシーを計算可能であることを示している。

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