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首页> 外文会议>Twentieth International Joint Conference on Artificial Intelligence(IJCAI-07) >Planning under Risk and Knightian Uncertainty
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Planning under Risk and Knightian Uncertainty

机译：风险和骑士不确定性下的规划

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Two noteworthy models of planning in AI are probabilistic planning (based on MDPs and its generalizations) and nondeterministic planning (mainly based on model checking). In this paper we: (1) show that probabilistic and nondeterministic planning are extremes of a rich continuum of problems that deal simultaneously with risk and (Knigh-tian) uncertainty; (2) obtain a unifying model for these problems using imprecise MDPs; (3) derive a simplified Bellman's principle of optimality for our model; and (4) show how to adapt and analyze state-of-art algorithms such as (L)RTDP and LDFS in this unifying setup. We discuss examples and connections to various proposals for planning under (general) uncertainty.
机译：人工智能中两个值得注意的计划模型是概率计划（基于MDP及其概括）和非确定性计划（主要基于模型检查）。在本文中，我们：（1）证明概率规划和非确定性规划是同时处理风险和（Knigh-tian）不确定性的一系列问题的极端。 （2）使用不精确的MDP获得这些问题的统一模型; （3）为我们的模型推导简化的贝尔曼最优性原则; （4）显示了如何在这种统一设置中适应和分析最新算法，例如（L）RTDP和LDFS。我们讨论了在（一般）不确定性下进行规划的各种建议的示例和联系。

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