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interval markov decision process
搜索结果 - 4
深度内核学习在控制合成中的潜力
本研究提出了一种基于 Deep Kernel Learning 的框架，用于对具有复杂规范的随机动态系统进行控制合成，采用时态逻辑规范，并使用 Deep Kernel Learning 从数据中学习未知系统，并将其正式抽象为 Interva
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10 months ago
通过正式抽象实现非高斯噪声动态系统的鲁棒控制
该研究论文提出了一种新颖的控制器合成方法，它不需要任何明确表示噪声分布的方式，而是通过将控制系统抽象为捕捉噪声的有限状态模型，然后使用从场景方法中的工具来计算可能正确的限制，基于一些噪声的有限数量样本。通过缩小合成过程的复杂性，该方法在实际
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2 years ago
AAAI
概率不够用：针对存在认识不确定性的随机动态模型的形式控制器综合
本文介绍一种使用区间 Markov 决策过程的抽象方式，在连续状态的模型中捕捉随机噪声和不确定参数的 aleatoric 和 epistemic 不确定性，进行控制器的综合。经实验验证，考虑 epistemic 不确定性可以提高控制器的鲁棒
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2 years ago
不确定性引导效率：用于随机混合系统的可扩展形式合成
该研究旨在为线性动态的离散时间随机混合系统开发高效的抽象方法，通过不确定的 MARKOV 决策过程解决了现有形式方法的限制，可以计算精确的抽象误差，并应用于有限和无限时间范围内的合成步骤，大大缩减抽象误差，提高可缩放性。
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6 years ago
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