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<PU> Addison - Wesley </PU>
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<DA> 1995 </DA>
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<FL> The most recently compiled errata sheet is available in postscript . A file containing code , lecture notes , and other supplementary material is available in zip format </FL>
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<TI> Planning and Scheduling </TI>
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<AU> by Thomas Dean and Subbarao Kambhampati </AU>
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<DA> 1996 </DA>
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<TI> Strategic Directions in Artificial Intelligence </TI>
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<AU> by Jon Doyle and Thomas Dean </AU>
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<JN> ACM Computing Surveys </JN>
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<VO> Volume 28 , Number 4 </VO>
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<DA> December , 1996 </DA>
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<TI> Searching in the Space of Very Large Structured Models </TI>
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<AU> by Thomas Dean </AU>
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<JN> a talk presented at the Seventh International Symposium on Artificial Intelligence and Mathematics </JN>
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<GL> Fort Lauderdale , Florida </GL>
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<DA> January , 2002 </DA>
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<FL> A PDF version of the slides is available </FL>
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<TI> Using Goals to Find Plans with High Expected Utility </TI>
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<AU> by Jak Kirman , Ann Nicholson , Moises Lejter , Thomas Dean , and Eugene Santos Jr </AU>
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<AU> E. Sandewall and C. Backstrom </AU>
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<GL> Amsterdam </GL>
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<TI> Planning Under Time Constraints in Stochastic Domains </TI>
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<VO> Volume 76 , Number 1 - 2 </VO>
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<FL> A postscript version , , and abstract are available </FL>
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<TI> Decomposition Techniques for Planning in Stochastic Domains </TI>
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<AU> by Thomas Dean and Shieu - Hong Lin </AU>
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<JN> IJCAI </JN>
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<FL> A postscript version and an abstract are available as well as a longer technical report </FL>
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<TI> Generating Optimal Policies for Markov Decision Processes Formulated as Plans with Conditional Branches and Loops </TI>
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<AU> by Shieu - Hong Lin and Thomas Dean </AU>
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<JN> EWSP </JN>
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<FL> A postscript version and an abstract are available </FL>
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<TI> Planning Under Uncertainty : Structural Assumptions and Computational Leverage </TI>
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<TI> On the Complexity of Solving Markov Decision Problems </TI>
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<TI> Model Reduction Techniques for Computing Approximately Optimal Solutions for Markov Decision Processes </TI>
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<AU> by Thomas Dean , Robert Givan , and Sonia Leach </AU>
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<TI> Model Minimization , Regression , and Propositional STRIPS Planning </TI>
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<AU> by Robert Givan and Thomas Dean </AU>
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<JN> IJCAI </JN>
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<FL> Postscript versions of the paper and slides are available </FL>
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<TI> Bounded Parameter Markov Decision Processes </TI>
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<JN> ECP </JN>
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<FL> Postscript versions of the paper and slides are available </FL>
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<TI> Solving Planning Problems with Large State and Action Spaces </TI>
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<TI> Solving very large weakly coupled Markov decision processes </TI>
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<AU> by Nicolas Meuleau , Craig Boutilier , Milos Hauskrecht , Leslie Kaelbling , Kee - Eung Kim , Leonid Peshkin and Tom Dean </AU>
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<JN> in Proceedings of the 15th NCAI </JN>
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<TI> Hierarchical solution of Markov decision processes using macro - actions </TI>
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<PP> Pages 225 - 251 </PP>
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<NG> please see the attached note regarding Theorem 2 </NG>
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<TI> Exploiting Locality in Searching the Web </TI>
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<TI> Planning and Control </TI>
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<AU> by Thomas Dean and Michael Wellman </AU>
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<NG> This book addresses the problem of controlling the behavior of an agent embedded in a dynamic environment . The treatment ties together techniques from artificial intelligence , operations research , control theory , and the decision sciences </NG>
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<TI> A Decision - Theoretic Approach to Planning , Perception , and Control </TI>
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<AU> by Kenneth Basye , Thomas Dean , Jak Kirman , and Moises Lejter </AU>
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<TI> Decision - Theoretic Deliberation Scheduling for Problem Solving in Time - Constrained Environments </TI>
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<AU> by Mark Boddy and Thomas Dean </AU>
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<VO> Volume 67 , Number 2 </VO>
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<DA> 1994 </DA>
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<TI> Solving Time - Critical Decision - Making Problems with Predictable Computational Demands </TI>
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<TI> Anticipating Computational Demands when Solving Time - Critical Decision - Making Problems </TI>
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<TI> A Conditional Scheduling Approach to Designing Real - Time Systems </TI>
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<TI> Exploiting Locality in Temporal Reasoning </TI>
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<AU> E. Sandewall and C. Backstrom </AU>
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<TI> Localized Temporal Reasoning Using Subgoals and Abstract Events </TI>
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<AU> by Shieu - Hong Lin and Thomas Dean </AU>
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<JN> Computational Intelligence </JN>
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<VO> Volume 12 , Number 3 </VO>
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<TI> Package Routing in Transportation Networks with Fixed Vehicle Schedules : Formulation , Complexity Results and Approximation Algorithms </TI>
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<AU> by Lloyd Greenwald and Thomas Dean </AU>
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<JN> Networks </JN>
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<VO> Volume 27 </VO>
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<TI> A Framework for the Development of Multi - Agent Architectures </TI>
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<AU> by Moises Lejter and Thomas Dean </AU>
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<TI> Monte Carlo Simulation and Bottleneck - Centered Heuristics for Time - Critical Scheduling in Stochastic Domains </TI>
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<AU> by Lloyd Greenwald and Thomas Dean </AU>
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<TI> A Formal Description of the Distributed Transportation Problem </TI>
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