发布 Hierarchical MDP Benchmarks 数据集, 应用在 分层马尔可夫决策过程、算法性能评估 领域

本次发布的数据集 Hierarchical MDP Benchmarks, 该数据集包含了一系列基准测试，涵盖了网络、作业调度器和机器人等领域，用于评估在分层马尔可夫决策过程（MDP）中提出的抽象精化方法的表现性能。该数据集还包括了具有不同状态数量的分层MDP实例、非平凡分割以及在不确定的宏观MDP和子MDP中的状态/动作。这些基准测试在平坦表示中至少拥有10^7个状态。该数据集的任务是对分层马尔可夫决策过程进行验证和分析。

查看Hierarchical MDP Benchmarks

关于 , 国庆学校是一所位于中国的教育机构，专注于提供基础教育服务。学校致力于培养学生的综合素质，注重学术与品德的全面发展。

关于 arXiv , arXiv 是一个免费分发服务和开放获取的学术文章档案库，涵盖了物理学、数学、计算机科学、定量生物学、定量金融、统计学、电气工程和系统科学以及经济学等领域。该网站上的材料并未经过 arXiv 的同行评审。