Planejamento probabilístico como busca num espaço de transição de estados - Casani Delgado, Daniel Javier (2013)
Um dos modelos mais usados para descrever problemas de planejamento probabilístico, i.e., planejamento de ações com efeitos probabilísticos, é o processo de decisão markoviano (Markov Decision Process - MDP). Soluções tradicionais são baseadas em programação dinâmica, sendo as mais ecientes aquelas baseadas em programação dinâmica em tempo real (Real-Time Dynamic Programming - RTDP), por explorarem somente os estados alcançáveis a partir de um dado estado inicial. Por outro lado, existem soluções ecientes baseadas em métodos de busca heurística em um grafo AND/OR, sendo que os nós AND representam os efeitos probabilísticos das ações e os nós OR representam as escolhas de ações alternativas. Tais soluções também exploram somente estados alcançáveis a partir de um estado inicial porém, guardam um subgrafo solução parcial e usam programação dinâmica para a atualização do custo dos nós desse subgrafo. No entanto, problemas com grandes espaços de estados limitam o uso prático desses métodos. MDPs fatorados permitem explorar a estrutura do problema, representando MDPs muito grandes de maneira compacta e assim, favorecer a escalabilidade das soluções. Neste trabalho, apresentamos uma análise comparativa das diferentes soluções para MDPs, com ênfase naquelas que fazem busca heurística e as comparamos com soluções baseadas em programação dinâmica assíncrona, consideradas o estado da arte das soluções de MPDs. Além disso, propomos um novo algoritmo de busca heurística para MDPs fatorados baseado no algoritmo ILAO* e o testamos nos problemas da competição de planejamento probabilístico IPPC-2011.