Un proceso de decisión de Markov parcialmente observable (POMDP) es un proceso de decisión secuencial en el que el agente no tiene plena capacidad de observación del entorno. Esto significa que el agente debe tomar decisiones basadas en una cantidad limitada de información, que puede ser ruidosa o incompleta.
Los POMDP se utilizan comúnmente en aplicaciones de IA como la robótica, donde el agente debe tomar decisiones basadas en datos de sensores que a menudo son imperfectos. También se utilizan en los sistemas de planificación y control, donde el agente debe hacer frente a la incertidumbre en el medio ambiente.
Los POMDP son matemáticamente complejos y difíciles de resolver, pero hay una serie de métodos de aproximación que se pueden utilizar para encontrar soluciones subóptimas.
¿A qué se llaman juegos estocásticos? Un juego estocástico es un juego en el que los jugadores se turnan para tomar decisiones ante la incertidumbre. El juego se desarrolla en una secuencia de etapas y, en cada una de ellas, cada jugador tiene un conjunto de acciones posibles entre las que elegir. El resultado del juego depende de la secuencia de acciones realizadas por los jugadores, así como de los elementos estocásticos (aleatorios) del juego.
¿Qué significa "totalmente observable"?
En resumen, "totalmente observable" significa que el observador conoce toda la información relevante sobre el sistema que se está modelando. Esto contrasta con "parcialmente observable", donde parte de la información relevante está oculta para el observador.
Un ejemplo sencillo puede ayudar a ilustrar la diferencia. Imaginemos una partida de ajedrez en la que cada jugador puede ver todas las piezas del tablero, excepto el rey de su oponente. En este caso, la partida es totalmente observable para cada jugador, ya que puede ver toda la información relevante (es decir, las posiciones de todas las piezas). Sin embargo, el juego es sólo parcialmente observable para cada jugador, ya que no puede ver el rey de su oponente.
Los sistemas totalmente observables suelen ser más fáciles de modelar que los sistemas parcialmente observables, ya que se conoce toda la información relevante. Sin embargo, no todos los sistemas son totalmente observables, y algunos sistemas parcialmente observables pueden ser muy difíciles de modelar. ¿Es el tres en raya totalmente observable? Sí, Tres en raya es totalmente observable. Todo el estado del juego es visible para ambos jugadores en todo momento. No hay información oculta.
¿Qué es un juego estocástico?
Los juegos estocásticos son juegos en los que los jugadores pueden elegir entre un conjunto de acciones posibles para maximizar su utilidad esperada. La recompensa en un juego estocástico no sólo depende de los acontecimientos de la suerte, sino también de cómo actúan los demás jugadores.
¿Cuál es la diferencia entre un modelo de Markov y uno de semi Markov?
Un modelo de Markov es un modelo en el que el estado futuro de un sistema está completamente determinado por su estado actual, sin tener en cuenta su historia pasada. En otras palabras, las probabilidades de los estados futuros sólo dependen del estado actual, y no de ningún estado anterior.
Un modelo semi-Markov es una generalización de un modelo Markov en el que el estado futuro de un sistema no está completamente determinado por su estado actual, sino que también está influenciado por su historia pasada. En otras palabras, las probabilidades de los estados futuros dependen tanto del estado actual como de los estados anteriores.