Processos de Markov Limitados por Linguagem 

O planejamento de sequências de decisões na presença de incerteza
pode ser modelado como processos de decisão de Markov (MDPs), onde
a tarefa de modelagem consiste em determinar probabilidades de mudança
de estado do sistema e recompensas para cada ação.
A modelagem com MDPs, no entanto, é inflexível. Há hoje
diversas variantes de MDPs que tentam aumentar a flexibilidade deste
framework; uma delas, tema desta palestra, é o uso de linguagens formais
para especificar o comportamento do agente. Quando um MDP é
especificado, pode-se também determinar a linguagem das seqüências de
ações que podem fazer parte da solução. Isto permite a modelagem de
diversos problemas de maneira simples e, em alguns casos, facilita a
convergência de algoritmos para a solução do caso parcialmente
observável.