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Temporal logic control of general Markov decision processes by approximate policy refinement

机译：通过近似策略改进对一般Markov决策过程进行时间逻辑控制

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The formal verification and controller synthesis for general Markov decision processes (gMDPs) that evolve over uncountable state spaces are computationally hard and thus generally rely on the use of approximate abstractions. In this paper, we contribute to the state of the art of control synthesis for temporal logic properties by computing and quantifying a less conservative gridding of the continuous state space of linear stochastic dynamic systems and by giving a new approach for control synthesis and verification that is robust to the incurred approximation errors. The approximation errors are expressed as both deviations in the outputs of the gMDPs and in the probabilistic transitions.
机译：在不可数状态空间上演化的一般Markov决策过程（gMDP）的形式验证和控制器综合在计算上比较困难，因此通常依赖于近似抽象的使用。在本文中，我们通过计算和量化线性随机动态系统的连续状态空间的保守程度较低的网格，并为控制综合和验证提供了一种新方法，从而为时间逻辑属性的控制综合提供了最新技术对所产生的近似误差具有鲁棒性。近似误差表示为gMDP的输出和概率跃迁的偏差。

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