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【24h】

Barycentric quantization for planning in continuous domains

机译：重心量化用于连续域中的规划

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We consider the class of planning and sequential decision making problems where the state space has continuous components, but the available actions come from a discrete set, and argue that a suitable approach for solving them could involve an appropriate quantization scheme for the continuous state variables, followed by approximate dynamic programming. We propose one such scheme based on barycentric approximations that effectively converts the continuous dynamics into a Markov decision process
机译：我们考虑状态空间具有连续成分但计划活动和顺序决策问题的类别，但是可用动作来自离散集合，并认为解决这些问题的合适方法可能需要针对连续状态变量的合适量化方案，然后进行近似动态编程。我们提出了一种基于重心逼近的方案，可以将连续动力学有效地转换为马尔可夫决策过程。

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