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Peter Norvig über Belief States – Lexikon der Argumente

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Belief states/Programmierung/Künstliche Intelligenz/Norvig/Russell: Die Idee, teilweise beobachtbare Probleme in Belief State-Probleme zu tranformieren, stammt von Astrom (1965)(1) für den viel komplexeren Fall der probabilistischen Unsicherheit (...). Erdmann und Mason (1988)(2) untersuchten das Problem der robotergestützten Manipulation ohne Sensoren mit einer kontinuierlichen Form der Belief State-Suche. Sie zeigten, dass es möglich ist, ein Teil auf einem Tisch von einer beliebigen Ausgangsposition aus durch eine gut durchdachte Abfolge von Kippbewegungen auszurichten.
Praktischere Methoden, die auf einer Reihe von präzise ausgerichteten diagonalen Barrieren über ein Förderband basieren, nutzen dieselben algorithmischen Erkenntnisse (Wiegley et al., 1996)(3). Der Belief State-Ansatz wurde im Zusammenhang mit sensorlosen und teilweise beobachtbaren Suchproblemen von Genesereth und Nourbakhsh (1993)(4) neu erfunden. Zusätzliche Arbeiten wurden über sensorlose Probleme in der logikbasierten Planungsgemeinschaft erstellt (Goldman und Boddy, 1996(5); Smith und Weld, 1998(6)). Bonet und Geffner (2000)(7) führten die ersten effektiven Heuristiken
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für die Belief state-Suche ein; diese wurden von Bryce et al. (2006)(8) verfeinert. Der inkrementelle Ansatz zur Belief State-Suche, bei dem Lösungen schrittweise für Teilmengen von Zuständen innerhalb jedes Belief State konstruiert werden, wurde in der Planungsliteratur von Kurien et al. (2002)(9) untersucht; mehrere neue inkrementelle Algorithmen wurden für nicht-deterministische, teilweise beobachtbare Probleme von Russell und Wolfe (2005) eingeführt(10). Zur Unsicherheit bei zeitlichen Veränderungen siehe >Veränderung/KI-Forschung.



1. Astrom, K. J. (1965). Optimal control of Markov decision processes with incomplete state estimation. J. Math. Anal. Applic., 10, 174–205.
2. Erdmann, M. A. and Mason, M. (1988). An exploration of sensorless manipulation. IEEE Journal of
Robotics and Automation, 4(4), 369–379.
3. Wiegley, J., Goldberg, K., Peshkin, M., and Brokowski, M. (1996). A complete algorithm for designing passive fences to orient parts. In ICRA-96.
4. Genesereth, M. R. and Nourbakhsh, I. (1993). Time-saving tips for problem solving with incomplete information. In AAAI-93, pp. 724–730.
5. Goldman, R. and Boddy, M. (1996). Expressive planning and explicit knowledge. In AIPS-96, pp.
110–117.
6. Smith, D. E. and Weld, D. S. (1998). Conformant Graphplan. In AAAI-98, pp. 889–896.
7. Bonet, B. and Geffner, H. (2000). Planning with incomplete information as heuristic search in belief space. In ICAPS-00, pp. 52–61.
8. Bryce, D., Kambhampati, S., and Smith, D. E. (2006). Planning graph heuristics for belief space search. JAIR, 26, 35–99.
9. Kurien, J., Nayak, P., and Smith, D. E. (2002). Fragment-based conformant planning. In AIPS-02.
10. Russell, S. J. and Wolfe, J. (2005). Efficient belief-state AND-OR search, with applications to Kriegspiel. In IJCAI-05, pp. 278–285.


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Zeichenerklärung: Römische Ziffern geben die Quelle an, arabische Ziffern die Seitenzahl. Die entsprechenden Titel sind rechts unter Metadaten angegeben. ((s)…): Kommentar des Einsenders. Übersetzungen: Lexikon der Argumente
Der Hinweis [Autor1]Vs[Autor2] bzw. [Autor]Vs[Begriff] ist eine Hinzufügung des Lexikons der Argumente.

Norvig I
Peter Norvig
Stuart J. Russell
Artificial Intelligence: A Modern Approach Upper Saddle River, NJ 2010

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