Benchmarks

Topology-Driven Solver Selection for Stochastic Shortest Path MDPs via Explainable Machine Learning

Selecting optimal solvers for complex AI tasks grows increasingly difficult as algorithmic options expand. We address this challenge for Stochastic Shortest Path Markov Decision …

Mathieu Gravel

• Monday, 12 May 2025 • 1 min read

MDP

Résolution efficace de processus décisionnels de Markov par l'exploitation d'approches structurelles et algorithmiques tirant parti de l'architecture moderne des ordinateurs

Cette thèse présente des contributions en planification automatique sous incertitude, un domaine de l'intelligence artificielle. Ce domaine s'intéresse principalement au calcul de …

Jaël Champagne Gareau

• Sunday, 01 Dec 2024 • 1 min read

MDP

Towards Topologically Diverse Probabilistic Planning Benchmarks

Markov Decision Processes (MDPs) are often used in Artificial Intelligence to solve probabilistic sequential decision-making problems. In the last decades, many probabilistic …

Jaël Champagne Gareau

• Monday, 15 Jul 2024 • 1 min read

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Benchmarks

Topology-Driven Solver Selection for Stochastic Shortest Path MDPs via Explainable Machine Learning

Résolution efficace de processus décisionnels de Markov par l'exploitation d'approches structurelles et algorithmiques tirant parti de l'architecture moderne des ordinateurs

Towards Topologically Diverse Probabilistic Planning Benchmarks

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