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首页> 外文会议>International Conference on Automated Planning and Scheduling(ICAPS 2006); 2006; >Probabilistic Planning with Nonlinear Utility Functions
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Probabilistic Planning with Nonlinear Utility Functions

机译：非线性效用函数的概率规划

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Researchers often express probabilistic planning problems as Markov decision process models and then maximize the expected total reward. However, it is often rational to maximize the expected utility of the total reward for a given nonlinear utility function, for example, to model attitudes towards risk in high-stake decision situations. In this paper, we give an overview of basic techniques for probabilistic planning with nonlinear utility functions, including functional value iteration and a backward induction method for one-switch utility functions.
机译：研究人员通常将概率性计划问题表达为马尔可夫决策过程模型，然后使预期的总回报最大化。但是，对于给定的非线性效用函数，最大化总报酬的预期效用通常是合理的，例如，在高风险决策情况下对风险的态度建模。在本文中，我们概述了具有非线性效用函数的概率规划的基本技术，包括函数值迭代和单开关效用函数的后向归纳方法。

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