Zpět na vyhledávání

Bc. Dávid Meluš

Bachelor's thesis

Extending the Synthesis Algorithm for Consumption MDPs with LTL Objectives

Extending the Synthesis Algorithm for Consumption MDPs with LTL Objectives
Anotácia:
Záverečná práca rozširuje algoritmus pre syntézu stratégií v Markovových rozhodovacích procesoch s obmedzenými zdrojmi (CMDPs) s ponechaním polynomiálnej časovej zložitosti. Rozširujeme existujúci algoritmus o všeobecné CMDPs a všeobecnejšie omega-regulárne kritériá. Za týmto účelom sa definuje niekoľko problémov pre CMDPs, kde každý problém je potrebný na vyriešenie nadchádzajúceho. Ďalej ukazujeme …viac
Abstract:
This thesis is focused on extending the strategy synthesis algorithm for consumption Markov decision processes (CMDPs) while preserving polynomial time complexity. We extend the existing algorithm to general CMDPs and more general omega-regular objectives. To achieve this, we define several problems for CMDPs, each of which is required to solve the following one.Furthermore, we provide a lower complexity …viac
 

Keywords

Markov decision process consumption MDP decreasing CMDP reload state safety objective positive reachability Büchi Parity Rabin objective memoryless strategy finite memory strategy polynomial time strategy synthesis
 
Jazyk práce: English
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 25. 5. 2021
Identifikátor: https://is.muni.cz/th/uwna5/

Obhajoba závěrečné práce

  • Obhajoba proběhla 1. 7. 2021
  • Vedúci: RNDr. Petr Novotný, Ph.D.
  • Oponent: RNDr. David Klaška

Citační záznam

Citovat tuto práci

Plný text práce

Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:
  • světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Masarykova univerzita, Fakulta informatiky
Složka Odkaz na adresář do lokálního úložiště instituce