Este livro visa introduzir e explorar o conceito de Processos de Decisão Markovianos Parcialmente Observáveis (POMDP), aplicados a um cenário prático usando Python. Em particular, o foco está na simulação de um robô que opera em duas salas com diferentes condições de limpeza e toma decisões com base em informações parciais sobre o ambiente.
Os POMDPs são uma extensão dos Processos de Decisão Markovianos (MDPs) que permitem modelar situações onde o robô ou agente não tem acesso completo ao estado atual do sistema, mas sim a observações que fornecem informações parciais. Isso é fundamental em cenários onde a percepção do ambiente é limitada ou ruidosa.
O livro cobre a definição dos estados possíveis (Limpo, Sujo A, Sujo B), as ações possíveis (Esquerda, Direita, Aspirar) e as matrizes de transição de estados ocultos que determinam a probabilidade de mudança de estado em cada sala. Além disso, apresenta funções para observar o ambiente e simular a trajetória do robô, ilustrando como a teoria dos POMDPs é aplicada para resolver problemas de decisão em condições de incerteza.
| Number of Pages | 110 |
| Edition | 1 (2024) |
| Format | A5 (148x210) |
| Binding | Paperback with Flaps |
| Paper Type | Estucado Mate 90g |
| Language | Portuguese |
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