通过简化解决方案与理论上最优解之间的确定性关系，解决了在计算上昂贵的部分可观测马尔可夫决策过程（POMDPs）困难，为自主代理在不完全信息环境下的规划提供了确定性界限。
Oct, 2023
部分可观察马尔可夫决策过程 (POMDP) 是在部分可观察性和随机行为下进行决策的有用模型。本文将 POMDP 建模为随机条件规划问题，并提出了两种领域独立的启发式算法，一种基于经典规划中著名的 h_add 启发式算法，另一种在信念空间中计算并考虑信息价值。
本文介绍了部分可观测马尔可夫决策过程 (POMDP) 的近似（启发式）方法，研究其性质和关系，并提供一些新见解。该理论结果在代理导航领域的问题上得到了实验支持。
Jun, 2011
从 POMDP 执行的痕迹中学习得到高质量的启发式方法，通过转换为逻辑语义并利用数据和时间高效的归纳逻辑编程生成可解释的基于信念的策略规范，以在线方式引导 POMDP 求解器的行动选择过程。使用 Answer Set Programming (ASP) 表达的学习启发式方法展现了性能优于神经网络且与最佳手工设计的任务特定启发式方法相当的特点。
Feb, 2024
本文研究部分可观察马尔可夫决策过程（POMDPs）的解决方案，探讨如何从有限状态自动机的限制集合中找到最佳策略，进而展示了通过分支定界法和梯度上升法寻找全局最优确定性策略和局部最优随机策略的优越实验结果。
Jan, 2013
本文介绍了一种基于在线学习的、可提高计划的效率的方法，该方法通过自适应决策确定使用哪个模拟器，以实现计划过程中的精度与速度之间的平衡。实验结果表明，该方法在两个大领域中与 POMCP 集成后可以使计划效率得到提高。
Jan, 2022
这篇综述文章研究多种机器人领域中使用部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）的数学模型和算法，分析它们的特点，并提供适用的决策任务的关键任务特性。
Sep, 2022
介绍一种基于准确置信模型的 BetaZero 算法，该算法使用在线蒙特卡罗树搜索与线下神经网络逼近相结合的方法来实现长周期问题的在线决策，解决了部分可观测领域的挑战，并在地质勘探等现实任务中表现出色。
May, 2023
在集中式多智能体系统中，使用多智能体部分可观察马尔可夫决策过程（MPOMDPs）进行建模，其中动作和观察空间随着智能体数量呈指数增长，使得单智能体在线规划的价值和信念状态估计变得低效。本研究采用加权粒子滤波和可扩展的信念状态近似方法，同时解决了价值估计和状态估计的挑战，提出了基于稀疏粒子滤波信念树的在线规划算法，该算法在少量智能体的情况下表现出竞争性的性能，并在多智能体的基准测试中胜过现有算法。
Dec, 2023
使用 LP 模型结合基于网格的近似方法生成近似策略，研究了解决限制观测 Markov 决策过程的效果。结果表明，LP 模型可有效地生成有限和无限时间段问题的近似策略，同时提供将各种附加约束集成到模型中的灵活性。
Jun, 2022