抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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基準は,すべての制約が同時に満たされないとき,どの目標/制約を満足させるかを決定する際に重要な役割を果たす。本研究では,マルコフ決定プロセスとしてモデル化した確率的システムにおける選好ベース計画を研究し,時間的に拡張された目標に対する可能な不完全選好性を検討した。この貢献は3倍である:まず,時間的に拡張された目標に対する選好を指定するための選好言語を導入した。第2に,著者らは,与えられた選好関係によって誘導される事前順序を表現するために,新しいオートマトン理論モデルを定義した。選好のオートマトン表現により,確率的システムに対する選好ベース計画アルゴリズムを開発することができた。最後に,確率的システムにおいて,正確率または確率1で,現在の充足可能な結果で改善する結果を達成する日和見戦略を合成する方法を示した。ロボット運動計画例を用いて解アプローチを説明した。【JST・京大機械翻訳】