Multi-objective Markov Model
A Multi-objective Markov Model (MOMDP) extends classical Markov Decision Processes to settings where an agent must optimize several reward signals simultaneously. Instead of a single optimal policy, the model produces a Pareto-optimal set of policies, enabling decision-makers to navigate trade-offs between competing goals such as cost, risk, and throughput over time.
Dossier source
Citations copiées telles quelles du dossier source de la méthode. Aucune vérification au niveau de la revendication n'en est déduite.
- Roijers, D. M., Vamplew, P., Whiteson, S., & Dazeley, R. (2013). A survey of multi-objective sequential decision-making. Journal of Artificial Intelligence Research, 48, 67–113. · DOI 10.1613/jair.3987
- Chatterjee, K., Majumdar, R., & Henzinger, T. A. (2006). Markov decision processes with multiple objectives. In Proceedings of STACS 2006, Lecture Notes in Computer Science, vol. 3884, pp. 325–336. Springer, Berlin. · DOI 10.1007/11672142_26
Revendications organisées
Revendications enregistrées dans le registre de preuves, chacune avec sa propre évaluation.
Cette vue n'invente pas d'évaluation de revendication lorsque le registre n'en contient aucune.
Méthodes apparentées
Généré à partir du graphe de méthodes et présenté comme des relations suggérées par la machine — aucune revendication de preuve n'est déduite.