启发式概率值迭代算法：POMDP问题求解的创新框架与实践

一、引言

1.1研究背景与动机

在复杂的决策环境中，决策者常常面临信息不完全和不确定性的挑战。部分可观察马尔可夫决策过程（PartiallyObservableMarkovDecisionProcess，POMDP）作为一种强大的数学框架，能够有效地处理这类决策问题，在诸多领域，如机器人导航、自动驾驶、医疗诊断、通信网络、金融投资等，都展现出了重要的应用价值。

以机器人导航为例，机器人在未知环境中移动时，其传感器所获取的信息往往是不完整的，存在噪声干扰。它无法直接观测到环境的全部状态，如周围障碍物的精确位置和动态变化等，但却需