APPROXIMATE DYNAMIC PROGRAMMING FOR OPTIMAL SEARCH WITH AN OBSTACLE

Bu makalede her biri bir şekle sahip olan, arama bölgesi hedef ve engel içeren optimal arama problemlerini çalışmaktayız. Arama bölgesi küçük grid hücrelerine bölünmüştür ve araştırmacı her bir zaman peryodunda minimum maliyetle hedefi bulma amacıyla bu hücrelerden birini inceler. Araştırmacı hızlı ama riskli eylemi veya yavaş fakat güvenilir olanı seçebilir ve bu eylemler için farklı ücret öder. Bu problemleri Markov Karar Süreçleri (MKS) ile formüle etmekteyiz, fakat durum uzayının çetinliğinden dolayı MKS’leri bir Yaklaşımsal Dinamik Programlama (YDP) tekniği kullanarak yaklaşık olarak çözmekteyiz ve onun performansını sezgisel karar kurallarıyla karşılaştırmaktayız. Nümerik deneylerimiz problem örneklerinin çoğunda YDP tekniğinin sezgisel yöntemlerden üstün olduğunu ortaya çıkarmıştır . Spesifik olarak YDP tekniği 24 problem kümesinden 17’sinde en iyi sezgisel yöntemden daha iyi sonuç vermektedir. Bu 17 problem kümesindeki yüzde gelişme ortalama %7,3’tür.