14、复杂环境中的部分可观测搜索问题探索

复杂环境中的部分可观测搜索问题探索

1. 部分可观测环境搜索概述

在许多实际场景中，智能体的感知信息往往不足以精确确定当前的状态，这就引出了部分可观测环境下的搜索问题。在这类问题中，智能体的部分行动旨在降低对当前状态的不确定性。

2. 无观测搜索（传感器缺失问题）

当智能体的感知信息完全无法提供有用信息时，就会面临传感器缺失问题（也称为一致问题）。乍一看，没有传感器的智能体似乎无法解决问题，因为它不知道自己的初始状态。但实际上，传感器缺失的解决方案在很多情况下既常见又实用，因为它们不依赖于传感器的正常工作。

例如，在制造系统中，人们开发了许多巧妙的方法，通过一系列无感知的动作，将零件从未知的初始位置正确定向。在医疗领域，医生有时会直接开广谱抗生素，而不是先进行血液测试，等待结果出来后再开更有针对性的抗生素。这种无传感器的方案节省了时间和金钱，还避免了在测试结果出来之前感染恶化的风险。

以确定性真空世界的无传感器版本为例，假设智能体知道世界的地理布局，但不知道自己的位置和灰尘分布。其初始信念状态为 {1,2,3,4,5,6,7,8}。当智能体向右移动时，它会处于 {2,4,6,8} 中的某个状态，这意味着智能体在没有感知的情况下获得了信息。经过 [Right,Suck] 操作后，智能体总是会处于 {4,8} 中的某个状态。最后，经过 [Right,Suck,Left,Suck] 操作，无论初始状态如何，智能体都能保证到达目标状态 7，我们称智能体可以将世界强制转换到状态 7。

传感器缺失问题的解决方案是一系列动作，而不是条件计划（因为没有感知）。我们在信念状态空间而不是物理状态空间中进行搜索。在信念状态空间中，问题是完