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Dissertação (Mestrado)
Reinforcement learning for stochastic shortest path with dead-ends (2025)
Pereira, Gustavo de Mari; Barros, Leliane Nunes de (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROBABILIDADE, PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
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ABNT
PEREIRA, Gustavo de Mari. Reinforcement learning for stochastic shortest path with dead-ends. 2025. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-31082025-142940/. Acesso em: 23 nov. 2025.
APA
Pereira, G. de M. (2025). Reinforcement learning for stochastic shortest path with dead-ends (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-31082025-142940/
NLM
Pereira G de M. Reinforcement learning for stochastic shortest path with dead-ends [Internet]. 2025 ;[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-31082025-142940/
Vancouver
Pereira G de M. Reinforcement learning for stochastic shortest path with dead-ends [Internet]. 2025 ;[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-31082025-142940/
Dissertação (Mestrado)
Model-based policy gradients: an empirical study on linear quadratic environments (2022)
Lovatto, Ângelo Gregório ; Barros, Leliane Nunes de (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
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ABNT
LOVATTO, Ângelo Gregório. Model-based policy gradients: an empirical study on linear quadratic environments. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-28062022-123656/. Acesso em: 23 nov. 2025.
APA
Lovatto, Â. G. (2022). Model-based policy gradients: an empirical study on linear quadratic environments (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-28062022-123656/
NLM
Lovatto ÂG. Model-based policy gradients: an empirical study on linear quadratic environments [Internet]. 2022 ;[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-28062022-123656/
Vancouver
Lovatto ÂG. Model-based policy gradients: an empirical study on linear quadratic environments [Internet]. 2022 ;[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-28062022-123656/
Trabalho de evento
A contact network-based approach for online planning of containment measures for COVID-19 (2020)
Thomaz, Guilherme Yambanis ; Mauá, Denis Deratani ; Barros, Leliane Nunes de
Source: Anais. Conference titles: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional - ENIAC. Unidade: IME
Subjects: PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, REDES COMPLEXAS, COVID-19
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ABNT
THOMAZ, Guilherme Yambanis e MAUÁ, Denis Deratani e BARROS, Leliane Nunes de. A contact network-based approach for online planning of containment measures for COVID-19. 2020, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.5753/eniac.2020.12132. Acesso em: 23 nov. 2025.
APA
Thomaz, G. Y., Mauá, D. D., & Barros, L. N. de. (2020). A contact network-based approach for online planning of containment measures for COVID-19. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/eniac.2020.12132
NLM
Thomaz GY, Mauá DD, Barros LN de. A contact network-based approach for online planning of containment measures for COVID-19 [Internet]. Anais. 2020 ;[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2020.12132
Vancouver
Thomaz GY, Mauá DD, Barros LN de. A contact network-based approach for online planning of containment measures for COVID-19 [Internet]. Anais. 2020 ;[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2020.12132
Trabalho de evento
Analyzing the effect of stochastic transitions in policy gradients in deep reinforcement learning (2019)
Lovatto, Ângelo Gregório ; Bueno, Thiago Pereira; Barros, Leliane Nunes de
Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS). Unidade: IME
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
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ABNT
LOVATTO, Ângelo Gregório e BUENO, Thiago Pereira e BARROS, Leliane Nunes de. Analyzing the effect of stochastic transitions in policy gradients in deep reinforcement learning. 2019, Anais.. Piscataway: IEEE, 2019. Disponível em: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2019.00079. Acesso em: 23 nov. 2025.
APA
Lovatto, Â. G., Bueno, T. P., & Barros, L. N. de. (2019). Analyzing the effect of stochastic transitions in policy gradients in deep reinforcement learning. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/BRACIS.2019.00079
NLM
Lovatto ÂG, Bueno TP, Barros LN de. Analyzing the effect of stochastic transitions in policy gradients in deep reinforcement learning [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2019.00079
Vancouver
Lovatto ÂG, Bueno TP, Barros LN de. Analyzing the effect of stochastic transitions in policy gradients in deep reinforcement learning [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2019.00079
Trabalho de evento
Occupation measure heuristics to solve stochastic shortest path with dead ends (2018)
Fernández, Milton Condori; Barros, Leliane Nunes de ; Delgado, Karina Valdivia
Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidades: IME, EACH
Subjects: PROGRAMAÇÃO LINEAR, RACIOCÍNIO PROBABILÍSTICO, PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
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ABNT
FERNÁNDEZ, Milton Condori e BARROS, Leliane Nunes de e DELGADO, Karina Valdivia. Occupation measure heuristics to solve stochastic shortest path with dead ends. 2018, Anais.. Piscataway: IEEE, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2018.00096. Acesso em: 23 nov. 2025.
APA
Fernández, M. C., Barros, L. N. de, & Delgado, K. V. (2018). Occupation measure heuristics to solve stochastic shortest path with dead ends. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/BRACIS.2018.00096
NLM
Fernández MC, Barros LN de, Delgado KV. Occupation measure heuristics to solve stochastic shortest path with dead ends [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2018.00096
Vancouver
Fernández MC, Barros LN de, Delgado KV. Occupation measure heuristics to solve stochastic shortest path with dead ends [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2018.00096
Dissertação (Mestrado)
Planejamento probabilístico com becos sem saída (2017)
Simão, Thiago Dias; Barros, Leliane Nunes de (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, PROCESSOS DE MARKOV
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SIMÃO, Thiago Dias. Planejamento probabilístico com becos sem saída. 2017. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2017. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-04072017-095306/. Acesso em: 23 nov. 2025.
APA
Simão, T. D. (2017). Planejamento probabilístico com becos sem saída (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-04072017-095306/
NLM
Simão TD. Planejamento probabilístico com becos sem saída [Internet]. 2017 ;[citado 2025 nov. 23 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-04072017-095306/
Vancouver
Simão TD. Planejamento probabilístico com becos sem saída [Internet]. 2017 ;[citado 2025 nov. 23 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-04072017-095306/
Trabalho de evento
Planejamento probabilístico com becos sem saída (2015)
Simão, Thiago Dias; Barros, Leliane Nunes de ; Silva, Felipe Leno da
Source: Anais. Conference titles: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional - ENIAC. Unidades: IME, EP
Subjects: PROCESSOS DE MARKOV, PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SIMÃO, Thiago Dias e BARROS, Leliane Nunes de e SILVA, Felipe Leno da. Planejamento probabilístico com becos sem saída. 2015, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2015. Disponível em: http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/eniac/2015/025.pdf. Acesso em: 23 nov. 2025.
APA
Simão, T. D., Barros, L. N. de, & Silva, F. L. da. (2015). Planejamento probabilístico com becos sem saída. In Anais. Porto Alegre: SBC. Recuperado de http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/eniac/2015/025.pdf
NLM
Simão TD, Barros LN de, Silva FL da. Planejamento probabilístico com becos sem saída [Internet]. Anais. 2015 ;[citado 2025 nov. 23 ] Available from: http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/eniac/2015/025.pdf
Vancouver
Simão TD, Barros LN de, Silva FL da. Planejamento probabilístico com becos sem saída [Internet]. Anais. 2015 ;[citado 2025 nov. 23 ] Available from: http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/eniac/2015/025.pdf
Trabalho de evento
Stochastic bisimulation for MDPs using reachability analysis (2013)
Santos, Felipe Martins dos; Barros, Leliane Nunes de ; Gamarra Holguin, Mijail
Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: IME
Subjects: RACIOCÍNIO PROBABILÍSTICO, PROCESSOS DE MARKOV, PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SANTOS, Felipe Martins dos e BARROS, Leliane Nunes de e GAMARRA HOLGUIN, Mijail. Stochastic bisimulation for MDPs using reachability analysis. 2013, Anais.. Piscataway: IEEE, 2013. Disponível em: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2013.43. Acesso em: 23 nov. 2025.
APA
Santos, F. M. dos, Barros, L. N. de, & Gamarra Holguin, M. (2013). Stochastic bisimulation for MDPs using reachability analysis. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/BRACIS.2013.43
NLM
Santos FM dos, Barros LN de, Gamarra Holguin M. Stochastic bisimulation for MDPs using reachability analysis [Internet]. Proceedings. 2013 ;[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2013.43
Vancouver
Santos FM dos, Barros LN de, Gamarra Holguin M. Stochastic bisimulation for MDPs using reachability analysis [Internet]. Proceedings. 2013 ;[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2013.43
Relatorio tecnico
Strong probabilistic planning (2007)
Pereira, Silvio do Lago; Barros, Leliane Nunes de ; Cozman, Fabio Gagliardi
Unidades: IME, EP
Assunto: PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PEREIRA, Silvio do Lago e BARROS, Leliane Nunes de e COZMAN, Fabio Gagliardi. Strong probabilistic planning. . São Paulo: IME-USP. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/61ee1f5e-f7b4-4c1d-bf40-e7240bd7f7f0/1639319.pdf. Acesso em: 23 nov. 2025. , 2007
APA
Pereira, S. do L., Barros, L. N. de, & Cozman, F. G. (2007). Strong probabilistic planning. São Paulo: IME-USP. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/61ee1f5e-f7b4-4c1d-bf40-e7240bd7f7f0/1639319.pdf
NLM
Pereira S do L, Barros LN de, Cozman FG. Strong probabilistic planning [Internet]. 2007 ;[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/61ee1f5e-f7b4-4c1d-bf40-e7240bd7f7f0/1639319.pdf
Vancouver
Pereira S do L, Barros LN de, Cozman FG. Strong probabilistic planning [Internet]. 2007 ;[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/61ee1f5e-f7b4-4c1d-bf40-e7240bd7f7f0/1639319.pdf

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