ScholarGate
Assistent
Process / pipelineSimulation / optimization

Multi-objective Markov Model – Sekvensiell beslutningstaking på tvers av konkurrerende mål

En Multi-objective Markov Model (MOMDP) utvider klassiske Markov Decision Processes til situasjoner der en agent må optimere flere belønningssignaler samtidig. I stedet for en enkelt optimal politikk, produserer modellen et Pareto-optimalt sett av politikker, som gjør det mulig for beslutningstakere å navigere i avveininger mellom konkurrerende mål som kostnad, risiko og gjennomstrømning over tid.

Åpne i MethodMindSnartVideoSnartDownload slides

Les hele metoden

Kun for medlemmer

Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.

Logg inn

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Kilder

  1. 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
  2. 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

Slik siterer du denne siden

ScholarGate. (2026, June 3). Multi-objective Markov Decision Process Model. ScholarGate. https://scholargate.app/no/simulation/multi-objective-markov-model

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateMulti-objective Markov Model (Multi-objective Markov Decision Process Model). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/no/simulation/multi-objective-markov-model · Datasett: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026