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Handling initial uncertainty in the stochastic situation calculus.

机译:在随机情况演算中处理初始不确定性。

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摘要

The situation calculus is a second order language suitable for modeling dynamical systems. Recently, there have been proposals to extend it in order to accommodate non-deterministic actions. However, most of these proposals do not allow any uncertainty in the initial situation. The only proposal for handling uncertainty in the initial situation involves creating multiple complete initial situations and specifying a probability distribution over them. One practical problem with this approach is the need for computing all of these complete initial situations in advance, and axiomatizing them explicitly. More importantly, the number of such initial situations grows exponentially with the number of domain objects; hence, even representing them becomes intractable. Therefore, in many cases answering even simple probabilistic queries would be practically impossible. In this thesis, we provide an alternative framework for answering probabilistic queries in the presence of initial uncertainty without enumerating all complete initial situations.
机译:情境演算是一种适用于对动力学系统进行建模的二阶语言。近来,已经提出了扩展它以适应非确定性动作的提议。但是,大多数这些建议在初始情况下都没有任何不确定性。处理初始情况中的不确定性的唯一建议是创建多个完整的初始情况,并指定它们的概率分布。这种方法的一个实际问题是需要预先计算所有这些完整的初始情况,并明确地公理化它们。更重要的是,这种初始情况的数量与域对象的数量成指数增长。因此,即使代表他们也变得棘手。因此,在许多情况下,甚至不可能回答简单的概率查询。在本文中,我们提供了一个替代框架,用于在存在初始不确定性的情况下回答概率查询而无需列举所有完整的初始情况。

著录项

  • 作者

    Ghaderi, Hojjat.;

  • 作者单位

    University of Toronto (Canada).;

  • 授予单位 University of Toronto (Canada).;
  • 学科 Computer Science.
  • 学位 M.Sc.
  • 年度 2002
  • 页码 91 p.
  • 总页数 91
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 自动化技术、计算机技术;
  • 关键词

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