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+
+.vscode
\ No newline at end of file
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--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -1,6 +1,6 @@
 # PAYNT
 
-PAYNT (Probabilistic progrAm sYNThesizer) is a tool for the automated synthesis of probabilistic programs. PAYNT takes a program with holes (a so-called sketch) and a PCTL specification, and outputs a concrete hole assignment that yields a satisfying program, if such an assignment exists. PAYNT also supports the synthesis of finite-state controllers for POMDPs. Internally, PAYNT interprets the incomplete probabilistic program as a family of Markov chains and uses state-of-the-art synthesis methods on top of the model checker [Storm](https://github.com/moves-rwth/storm) to identify satisfying realization. PAYNT is implemented in Python and uses [Stormpy](https://github.com/moves-rwth/stormpy), Python bindings for Storm. PAYNT is hosted on [github](https://github.com/randriu/synthesis).
+PAYNT (Probabilistic progrAm sYNThesizer) is a tool for the automated synthesis of probabilistic programs. PAYNT takes a program with holes (a so-called sketch) and a PCTL specification, and outputs a concrete hole assignment that yields a satisfying program, if such an assignment exists. PAYNT also supports the synthesis of finite-state controllers for POMDPs and Dec-POMDPs. Internally, PAYNT interprets the incomplete probabilistic program as a family of Markov chains and uses state-of-the-art synthesis methods on top of the model checker [Storm](https://github.com/moves-rwth/storm) to identify satisfying realization. PAYNT is implemented in Python and uses [Stormpy](https://github.com/moves-rwth/stormpy), Python bindings for Storm. PAYNT is hosted on [github](https://github.com/randriu/synthesis).
 
 PAYNT is described in 
 - [1] PAYNT: A Tool for Inductive Synthesis of Probabilistic Programs by Roman Andriushchenko, Milan Ceska, Sebastian Junges, Joost-Pieter Katoen and Simon Stupinsky
diff --git a/models/cassandra/decpomdp/2generals.dpomdp b/models/cassandra/decpomdp/2generals.dpomdp
index 1b2d7dccf..2c18f23e0 100644
--- a/models/cassandra/decpomdp/2generals.dpomdp
+++ b/models/cassandra/decpomdp/2generals.dpomdp
@@ -12,7 +12,7 @@
 #   agents: agent1_name, name-of-agent2, ... 
 agents: 2 
 #   discount: %f 
-discount: 1 
+discount: 0.3 
 #.0
 #   values: [ reward, cost ] 
 values: reward
diff --git a/models/cassandra/decpomdp/Grid3x3corners.dpomdp b/models/cassandra/decpomdp/Grid3x3corners.dpomdp
new file mode 100644
index 000000000..70ccb4826
--- /dev/null
+++ b/models/cassandra/decpomdp/Grid3x3corners.dpomdp
@@ -0,0 +1,23947 @@
+# Meeting in a 3x3 grid
+# From Amato, Dibangoye & Zilberstein, ICAPS 2009
+# Extracted from code provided by Christopher Amato
+# $Id: Grid3x3corners.dpomdp 5238 2011-02-02 17:11:21Z mtjspaan $
+agents: 2
+discount: 0.9
+values: reward
+states: 81
+start:
+0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 
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+R: 5 0 : 254 : * : * : -1.1
+R: 5 1 : 254 : * : * : -1.1
+R: 5 2 : 254 : * : * : -1.1
+R: 5 3 : 254 : * : * : -1.1
+R: 5 4 : 254 : * : * : -2.0
+R: 5 5 : 254 : * : * : -2.0
+R: 0 0 : 255 : * : * : -0.2
+R: 0 1 : 255 : * : * : -0.2
+R: 0 2 : 255 : * : * : -0.2
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+R: 1 1 : 255 : * : * : -0.2
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+R: 5 4 : 255 : * : * : -2.0
+R: 5 5 : 255 : * : * : -2.0
diff --git a/models/cassandra/decpomdp/alignment_2x4.dpomdp b/models/cassandra/decpomdp/alignment_2x4.dpomdp
new file mode 100644
index 000000000..fa57df706
--- /dev/null
+++ b/models/cassandra/decpomdp/alignment_2x4.dpomdp
@@ -0,0 +1,357 @@
+#2x4 Robot Alignment
+#From Kraemer & Banerjee, AAMAS 2013
+#Created by Landon Kraemer, 2013
+#In this particular version of the alignment problem 
+#transitions (except for reset) are deterministic, and there 
+#is no noise added to the observations
+#Also, it is assumed that agent1 always emits IR when turning.
+
+agents: 2
+discount: 0.9
+values: reward
+#Agent 1's heading space is discretized into 2 slices, say S1
+#Agent 2's heading space is discretized into 4 slices, say S2
+#The state space is S1 x S2, i.e. the set of all joint headings
+#a0b0 represents the state in which agents are aligned (facing each other)
+states: a0b0 a0b1 a0b2 a0b3 a1b0 a1b1 a1b2 a1b3 
+start:
+0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 
+actions:
+done noop emit-IR turn-left-IR
+done noop emit-IR turn-left
+observations:
+no-IR IR
+no-IR IR
+T: * * : * : * : 0
+T: noop noop : a0b0 : a0b0 : 1
+T: noop emit-IR : a0b0 : a0b0 : 1
+T: noop turn-left : a0b0 : a0b3 : 1
+T: emit-IR noop : a0b0 : a0b0 : 1
+T: emit-IR emit-IR : a0b0 : a0b0 : 1
+T: emit-IR turn-left : a0b0 : a0b3 : 1
+T: turn-left-IR noop : a0b0 : a1b0 : 1
+T: turn-left-IR emit-IR : a0b0 : a1b0 : 1
+T: turn-left-IR turn-left : a0b0 : a1b3 : 1
+T: noop noop : a0b1 : a0b1 : 1
+T: noop emit-IR : a0b1 : a0b1 : 1
+T: noop turn-left : a0b1 : a0b0 : 1
+T: emit-IR noop : a0b1 : a0b1 : 1
+T: emit-IR emit-IR : a0b1 : a0b1 : 1
+T: emit-IR turn-left : a0b1 : a0b0 : 1
+T: turn-left-IR noop : a0b1 : a1b1 : 1
+T: turn-left-IR emit-IR : a0b1 : a1b1 : 1
+T: turn-left-IR turn-left : a0b1 : a1b0 : 1
+T: noop noop : a0b2 : a0b2 : 1
+T: noop emit-IR : a0b2 : a0b2 : 1
+T: noop turn-left : a0b2 : a0b1 : 1
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+T: emit-IR emit-IR : a0b2 : a0b2 : 1
+T: emit-IR turn-left : a0b2 : a0b1 : 1
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+T: turn-left-IR emit-IR : a0b2 : a1b2 : 1
+T: turn-left-IR turn-left : a0b2 : a1b1 : 1
+T: noop noop : a0b3 : a0b3 : 1
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+T: turn-left-IR turn-left : a1b3 : a0b2 : 1
+T: done * :
+ uniform
+T: * done :
+ uniform
+O: done done : a0b0 : no-IR no-IR : 1
+O: done done : a0b1 : no-IR no-IR : 1
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+O: emit-IR emit-IR : a0b0 : no-IR no-IR : 1
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+O: turn-left-IR emit-IR : a0b3 : no-IR no-IR : 1
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index f2de9765a..543255dbc 100644
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+++ b/models/cassandra/decpomdp/dectiger.dpomdp
@@ -11,7 +11,7 @@
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 agents: 2 
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 #.0
 #   values: [ reward, cost ] 
 values: reward
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new file mode 100644
index 000000000..715e546d6
--- /dev/null
+++ b/models/cassandra/decpomdp/fireFighting_2_3_3.dpomdp
@@ -0,0 +1,15255 @@
+# Fire fighting DEC-POMDP description
+# fireFighting_2_3_3.dpomdp
+#
+# Parameters used:
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+# nrFireLevels: 3
+# Total number of states is 432
+#
+agents: 2
+discount: 0.9
+values: reward
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+#
+# fireFighting_2_3_3.dpomdp
+# EOF
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index 000000000..7742c05dd
--- /dev/null
+++ b/models/cassandra/decpomdp/gridsmall.dpomdp
@@ -0,0 +1,2748 @@
+# Meeting in a 2x2 grid DEC-POMDP description
+# GridSmall.dpomdp
+# $Id: GridSmall.dpomdp 2915 2008-10-14 10:45:54Z mtjspaan $
+#
+# Problem appeared in (Bernstein, Hansen & Zilberstein, IJCAI 2005).
+# This is the version with 2 observations per agents (Amato,
+# Bernstein & Zilberstein, AAMAS Workshop on Multi-Agent Sequential
+# Decision Making in Uncertain Domains (MSDM) 2006).
+#
+# .dpomdp description converted from .posg description provided at
+# http://rbr.cs.umass.edu/~camato/decpomdp/GridSmall.posg
+# Fixed rounding errors (e.g., replaced 0.63999 with 0.64).
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+nnnnnynnn nnnynnnnn 
+nnnnnynnn nnnynnnnn 
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index 000000000..577aee963
--- /dev/null
+++ b/models/cassandra/decpomdp/wirelessDelay.dpomdp
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--- a/paynt/cli.py
+++ b/paynt/cli.py
@@ -4,6 +4,7 @@
 
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 import paynt.quotient.pomdp
+import paynt.quotient.decpomdp
 import paynt.quotient.storm_pomdp_control
 
 import paynt.synthesizer.all_in_one
@@ -75,9 +76,9 @@ def setup_logger(log_path = None):
     help="do not compute expected visits for the splitting heuristic")
 
 @click.option("--fsc-synthesis", is_flag=True, default=False,
-    help="enable incremental synthesis of FSCs for a POMDP")
-@click.option("--pomdp-memory-size", default=1, show_default=True,
-    help="implicit memory size for POMDP FSCs")
+    help="enable incremental synthesis of FSCs for a (Dec-)POMDP")
+@click.option("--fsc-memory-size", default=1, show_default=True,
+    help="implicit memory size for (Dec-)POMDP FSCs")
 @click.option("--posterior-aware", is_flag=True, default=False,
     help="unfold MDP taking posterior observation of into account")
 
@@ -143,7 +144,7 @@ def paynt_run(
     export,
     method,
     incomplete_search, disable_expected_visits,
-    fsc_synthesis, pomdp_memory_size, posterior_aware,
+    fsc_synthesis, fsc_memory_size, posterior_aware,
     storm_pomdp, iterative_storm, get_storm_result, storm_options, prune_storm,
     use_storm_cutoffs, unfold_strategy_storm,
     export_fsc_storm, export_fsc_paynt, export_evaluation,
@@ -164,8 +165,9 @@ def paynt_run(
     paynt.synthesizer.synthesizer.Synthesizer.incomplete_search = incomplete_search
     paynt.quotient.quotient.Quotient.disable_expected_visits = disable_expected_visits
     paynt.synthesizer.synthesizer_cegis.SynthesizerCEGIS.conflict_generator_type = ce_generator
-    paynt.quotient.pomdp.PomdpQuotient.initial_memory_size = pomdp_memory_size
+    paynt.quotient.pomdp.PomdpQuotient.initial_memory_size = fsc_memory_size
     paynt.quotient.pomdp.PomdpQuotient.posterior_aware = posterior_aware
+    paynt.quotient.decpomdp.DecPomdpQuotient.initial_memory_size = fsc_memory_size
 
     paynt.synthesizer.policy_tree.SynthesizerPolicyTree.split_wrt_mdp_scheduler = mdp_split_wrt_mdp
     paynt.synthesizer.policy_tree.SynthesizerPolicyTree.discard_unreachable_choices = mdp_discard_unreachable_choices
diff --git a/paynt/quotient/decpomdp.py b/paynt/quotient/decpomdp.py
index c280a0c89..33db23744 100644
--- a/paynt/quotient/decpomdp.py
+++ b/paynt/quotient/decpomdp.py
@@ -7,24 +7,177 @@
 import logging
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
-
 class DecPomdpQuotient(paynt.quotient.quotient.Quotient):
 
+    # implicit initial FSC size
+    initial_memory_size = 1
+
     def __init__(self, decpomdp_manager, specification):
         super().__init__(specification = specification)
 
         assert decpomdp_manager.num_agents > 1
+
         self.decpomdp_manager = decpomdp_manager
 
-        logger.info(f"dec-POMDP has {self.decpomdp_manager.num_agents} agents")
+        # for each agent a (simplified) label for each observation
+        self.agent_observation_labels = decpomdp_manager.agent_observation_labels
+        # for each agent its action labels
+        self.agent_action_labels = decpomdp_manager.agent_action_labels
+        # number of agent in the model
+        self.nr_agents = decpomdp_manager.num_agents
+        # for each joint observation contains observation of each agent
+        self.joint_observations = decpomdp_manager.joint_observations
+        # for each state its corresponding joint observation index
+        self.state_joint_observation = decpomdp_manager.state_joint_observation
+        # for each agent the number of its observations
+        self.nr_agent_observations = [len(observation) for observation in self.agent_observation_labels]
+        # number of states in the dec-pomdp model
+        self.nr_states = decpomdp_manager.num_decpomdp_states()
+        # for each agent number of states with the given observation
+        self.agent_observation_states = None
+        # for each agent and each observation the size of the memory, this is used to set the memory in the quotient
+        self.agent_observation_memory_size = [[] for _ in range(self.nr_agents)]
+        # for each agent the number of available actions at given observation
+        self.num_agent_actions_at_observation = decpomdp_manager.num_agent_actions_at_observation
 
-        self.quotient = self.decpomdp_manager.construct_mdp()
-        print("MDP has {} states".format(self.quotient.nr_states))
-        print("transitions from state 1: ", self.quotient.transition_matrix.get_row(1))
+        # for each hole, an indication whether this is an action or a memory hole
+        self.is_action_hole = None
 
-        logger.debug("nothing to do, aborting...")
-        exit()
+        # mark perfectly observable states for each agent
+        self.agent_observation_states = [[0 for obs in range(self.nr_agent_observations[agent])] for agent in range(self.nr_agents)]
+        for state in range(self.nr_states):
+            joint_observation = self.state_joint_observation[state]
+            for agent in range(self.nr_agents):
+                agent_obs = self.joint_observations[joint_observation][agent]
+                self.agent_observation_states[agent][agent_obs] += 1
+                
+        # do initial unfolding
+        self.set_imperfect_memory_size(DecPomdpQuotient.initial_memory_size)
         
 
+    def create_hole_name(self, agent, obs, mem, is_action_hole):
+        category = "A" if is_action_hole else "M"
+        obs_label = self.agent_observation_labels[agent][obs]
+        return "{}({},{},{})".format(category,agent,obs_label,mem)
+
+    def set_imperfect_memory_size(self, memory_size):
+        ''' Set given memory size only to imperfect observations. '''
+        for agent in range(self.nr_agents):
+            agent_memory = [memory_size if self.agent_observation_states[agent][obs] > 1 else 1 for obs in range(self.nr_agent_observations[agent])]
+            self.agent_observation_memory_size[agent] = agent_memory
+
+        self.set_manager_memory_vector()
+        self.unfold_memory()
+
+    def set_agent_imperfect_memory_size(self, agent, memory_size):
+        ''' Set given memory size only to imperfect observations of given agent. '''
+        assert agent in range(self.nr_agents), "given agent index is larger than number of agents"
+
+        agent_memory = [memory_size if self.agent_observation_states[agent][obs] > 1 else 1 for obs in range(self.nr_agent_observations[agent])]
+        self.agent_observation_memory_size[agent] = agent_memory
+
+        self.set_manager_memory_vector()
+        self.unfold_memory()
+
+    def set_manager_memory_vector(self):
+        for agent, agent_memory in enumerate(self.agent_observation_memory_size):
+            for obs, memory in enumerate(agent_memory):
+                self.decpomdp_manager.set_agent_observation_memory_size(agent, obs, memory)
+            
+
+    def substitute_suffix(self, string, delimiter, replacer):
+        '''Subsitute the suffix behind the last delimiter.'''
+        output_string = string.split(delimiter)
+        output_string[-1] = str(replacer)
+        output_string = delimiter.join(output_string)
+        return output_string
+
+    def unfold_memory(self):
+        
+        # reset attributes
+        self.quotient_mdp = None
+        self.coloring = None
+        self.hole_option_to_actions = None
         
+        self.is_action_hole = None
+        
+        self.quotient_mdp = self.decpomdp_manager.construct_quotient_mdp()
+        self.choice_destinations = payntbind.synthesis.computeChoiceDestinations(self.quotient_mdp)
+        logger.debug(f"constructed quotient MDP having {self.quotient_mdp.nr_states} states and {self.quotient_mdp.nr_choices} actions.")
+
+        family, choice_to_hole_options = self.create_coloring()
+       
+        self.coloring = payntbind.synthesis.Coloring(family.family, self.quotient_mdp.nondeterministic_choice_indices, choice_to_hole_options)
+
+        # to each hole-option pair a list of actions colored by this combination
+        self.hole_option_to_actions = [[] for hole in range(family.num_holes)]
+        for hole in range(family.num_holes):
+            self.hole_option_to_actions[hole] = [[] for option in family.hole_options(hole)]
+        for choice in range(self.quotient_mdp.nr_choices):
+            for hole,option in choice_to_hole_options[choice]:
+                self.hole_option_to_actions[hole][option].append(choice)
+
+        self.design_space = paynt.family.family.DesignSpace(family)
+
+
+    def create_coloring(self):
+        # short aliases
+        pm = self.decpomdp_manager
+
+        # create holes
+        family = paynt.family.family.Family()
+        self.is_action_hole = []
+
+        for agent in range(self.nr_agents):
+            for obs in range(self.nr_agent_observations[agent]):
+                
+                # action holes
+                hole_indices = []
+                num_actions = self.num_agent_actions_at_observation[agent][obs]
+                if num_actions > 1:
+                    option_labels = ["act_"+str(x) for x in range(num_actions)] # TODO adding labels here would be nice in the future
+                    for mem in range(self.agent_observation_memory_size[agent][obs]):
+                        hole_indices.append(family.num_holes)
+                        name = self.create_hole_name(agent,obs,mem,True)
+                        family.add_hole(name,option_labels)
+                        self.is_action_hole.append(True)
+
+                # memory holes
+                hole_indices = []
+                num_updates = pm.agent_max_successor_memory_size[agent][obs]
+                if num_updates > 1:
+                    option_labels = [str(x) for x in range(num_updates)]
+                    for mem in range(self.agent_observation_memory_size[agent][obs]):
+                        name = self.create_hole_name(agent,obs,mem,False)
+                        hole_indices.append(family.num_holes)
+                        family.add_hole(name,option_labels)
+                        self.is_action_hole.append(False)
+
+        # create the coloring
+        assert pm.num_holes == family.num_holes
+        num_holes = family.num_holes
+        agent_row_action_hole = pm.agent_row_action_hole
+        agent_row_action_option = pm.agent_row_action_option
+        agent_row_memory_hole = pm.agent_row_memory_hole
+        agent_row_memory_option = pm.agent_row_memory_option
+        choice_to_hole_options = []
+        for choice in range(self.quotient_mdp.nr_choices):
+            hole_options = []
+            for agent in range(self.nr_agents): 
+                hole = agent_row_action_hole[agent][choice]
+                if hole != num_holes:
+                    hole_options.append( (hole,agent_row_action_option[agent][choice]) )
+                hole = agent_row_memory_hole[agent][choice]
+                if hole != num_holes:
+                    hole_options.append( (hole,agent_row_memory_option[agent][choice]) )
+            choice_to_hole_options.append(hole_options)
+        return family, choice_to_hole_options
+    
+
+    def scheduler_selection(self, mdp, scheduler, coloring=None):
+        ''' Get hole options involved in the scheduler selection. '''
+        assert scheduler.memoryless and scheduler.deterministic
+        return super().scheduler_selection(mdp,scheduler,coloring) 
 
+    def estimate_scheduler_difference(self, mdp, quotient_choice_map, inconsistent_assignments, choice_values, expected_visits=None):
+        return super().estimate_scheduler_difference(mdp, quotient_choice_map, inconsistent_assignments, choice_values, expected_visits)
\ No newline at end of file
diff --git a/paynt/synthesizer/synthesizer.py b/paynt/synthesizer/synthesizer.py
index 88ad12db4..7124c5f35 100644
--- a/paynt/synthesizer/synthesizer.py
+++ b/paynt/synthesizer/synthesizer.py
@@ -23,6 +23,7 @@ def choose_synthesizer(quotient, method, fsc_synthesis, storm_control):
 
         # hiding imports here to avoid mutual top-level imports
         import paynt.quotient.pomdp
+        import paynt.quotient.decpomdp
         import paynt.quotient.mdp_family
         import paynt.synthesizer.synthesizer_onebyone
         import paynt.synthesizer.synthesizer_ar
@@ -30,18 +31,27 @@ def choose_synthesizer(quotient, method, fsc_synthesis, storm_control):
         import paynt.synthesizer.synthesizer_hybrid
         import paynt.synthesizer.synthesizer_multicore_ar
         import paynt.synthesizer.synthesizer_pomdp
+        import paynt.synthesizer.synthesizer_decpomdp
         import paynt.synthesizer.policy_tree
 
+
         if isinstance(quotient, paynt.quotient.pomdp_family.PomdpFamilyQuotient):
             logger.info("nothing to do with the POMDP sketch, aborting...")
             exit(0)
+        # FSC synthesis for POMDPs
         if isinstance(quotient, paynt.quotient.pomdp.PomdpQuotient) and fsc_synthesis:
             return paynt.synthesizer.synthesizer_pomdp.SynthesizerPOMDP(quotient, method, storm_control)
+        # FSC synthesis for Dec-POMDPs
+        if isinstance(quotient, paynt.quotient.decpomdp.DecPomdpQuotient) and fsc_synthesis:
+            return paynt.synthesizer.synthesizer_decpomdp.SynthesizerDecPomdp(quotient)
+        # Policy Tree synthesis for family of MDPs
         if isinstance(quotient, paynt.quotient.mdp_family.MdpFamilyQuotient):
             if method == "onebyone":
                 return paynt.synthesizer.synthesizer_onebyone.SynthesizerOneByOne(quotient)
             else:
                 return paynt.synthesizer.policy_tree.SynthesizerPolicyTree(quotient)
+
+        # Synthesis engines
         if method == "onebyone":
             return paynt.synthesizer.synthesizer_onebyone.SynthesizerOneByOne(quotient)
         if method == "ar":
diff --git a/paynt/synthesizer/synthesizer_decpomdp.py b/paynt/synthesizer/synthesizer_decpomdp.py
new file mode 100644
index 000000000..bf613c5df
--- /dev/null
+++ b/paynt/synthesizer/synthesizer_decpomdp.py
@@ -0,0 +1,62 @@
+import stormpy
+
+from .statistic import Statistic
+from .synthesizer_ar import SynthesizerAR
+from .synthesizer_ar_storm import SynthesizerARStorm
+from .synthesizer_hybrid import SynthesizerHybrid
+from .synthesizer_multicore_ar import SynthesizerMultiCoreAR
+
+import paynt.quotient.quotient
+import paynt.quotient.decpomdp
+from ..utils.profiler import Timer
+
+import paynt.verification.property
+
+import logging 
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+
+class SynthesizerDecPomdp:
+
+    def __init__(self, quotient):
+        self.quotient = quotient
+        # TODO add support for more engines
+        self.synthesizer = paynt.synthesizer.synthesizer_ar.SynthesizerAR
+        self.total_iters = 0
+
+
+    def synthesize(self, family, print_stats=True):
+        synthesizer = self.synthesizer(self.quotient)   
+        family.constraint_indices = self.quotient.design_space.constraint_indices
+        assignment = synthesizer.synthesize(family, keep_optimum=True, print_stats=print_stats)
+        self.total_iters += synthesizer.stat.iterations_mdp
+        return assignment
+
+    def strategy_iterative(self, unfold_imperfect_only):
+        '''
+        @param unfold_imperfect_only if True, only imperfect observations will be unfolded
+        '''
+            
+        mem_size = paynt.quotient.decpomdp.DecPomdpQuotient.initial_memory_size
+        opt = self.quotient.specification.optimality.optimum
+        while True:
+            
+            logger.info("Synthesizing optimal k={} controller ...".format(mem_size) )
+            if unfold_imperfect_only:
+                self.quotient.set_imperfect_memory_size(mem_size)
+            else:
+                self.quotient.set_global_memory_size(mem_size)
+            
+            self.synthesize(self.quotient.design_space)
+
+            opt_old = opt
+            opt = self.quotient.specification.optimality.optimum
+
+            mem_size += 1
+
+            #break
+            
+
+    def run(self, optimum_threshold=None, export_evaluation=None):
+        self.strategy_iterative(unfold_imperfect_only=True)
diff --git a/payntbind/src/synthesis/decpomdp/DecPomdp.cpp b/payntbind/src/synthesis/decpomdp/DecPomdp.cpp
index 75f950b62..fa21662a6 100644
--- a/payntbind/src/synthesis/decpomdp/DecPomdp.cpp
+++ b/payntbind/src/synthesis/decpomdp/DecPomdp.cpp
@@ -13,18 +13,18 @@ namespace synthesis {
         
         // individual actions
         this->agent_action_labels.resize(this->num_agents);
-        for(uint_fast64_t agent = 0; agent < this->num_agents; agent++) {
-            uint_fast64_t num_actions = model->GetNrActions(agent);
+        for(uint64_t agent = 0; agent < this->num_agents; agent++) {
+            uint64_t num_actions = model->GetNrActions(agent);
             this->agent_action_labels[agent].resize(num_actions);
             std::vector<std::string> action_labels(num_actions);
-            for(uint_fast64_t action = 0; action < num_actions; action++) {
+            for(uint64_t action = 0; action < num_actions; action++) {
                 this->agent_action_labels[agent][action] = model->GetAction(agent,action)->GetName();
             }
         }
 
         // joint actions
         this->joint_actions.resize(model->GetNrJointActions());
-        for(uint_fast64_t joint_action_index = 0; joint_action_index < model->GetNrJointActions(); joint_action_index++) {
+        for(uint64_t joint_action_index = 0; joint_action_index < model->GetNrJointActions(); joint_action_index++) {
             for(auto action: model->JointToIndividualActionIndices(joint_action_index)) {
                 this->joint_actions[joint_action_index].push_back(action);
             }
@@ -35,16 +35,16 @@ namespace synthesis {
         
         // individual observations
         this->agent_observation_labels.resize(this->num_agents);
-        for(uint_fast64_t agent = 0; agent < this->num_agents; agent++) {
-            for(uint_fast64_t obs = 0; obs < model->GetNrObservations(agent); obs++) {
+        for(uint64_t agent = 0; agent < this->num_agents; agent++) {
+            for(uint64_t obs = 0; obs < model->GetNrObservations(agent); obs++) {
                 this->agent_observation_labels[agent].push_back(model->GetObservation(agent,obs)->GetName());
             }
         }
 
         // joint observations
-        uint_fast64_t num_joint_observations = model->GetNrJointObservations();
+        uint64_t num_joint_observations = model->GetNrJointObservations();
         this->joint_observations.resize(num_joint_observations);
-        for(uint_fast64_t joint_observation_index = 0; joint_observation_index < num_joint_observations; joint_observation_index++) {
+        for(uint64_t joint_observation_index = 0; joint_observation_index < num_joint_observations; joint_observation_index++) {
             for(auto observation: model->JointToIndividualObservationIndices(joint_observation_index)) {
                 this->joint_observations[joint_observation_index].push_back(observation);
             }
@@ -56,8 +56,8 @@ namespace synthesis {
         return this->madp_to_storm_states.find(madp_state) != this->madp_to_storm_states.end();
     }
     
-    uint_fast64_t DecPomdp::mapMadpState(MadpState madp_state) {
-        uint_fast64_t new_state = this->num_states();
+    uint64_t DecPomdp::mapMadpState(MadpState madp_state) {
+        uint64_t new_state = this->num_states();
         auto const result = this->madp_to_storm_states.insert(std::make_pair(madp_state, new_state));
         if (result.second) {
             // new state
@@ -73,69 +73,78 @@ namespace synthesis {
     }
 
     
-    uint_fast64_t DecPomdp::freshJointAction(std::string action_label) {
-        std::vector<uint_fast64_t> action_tuple(this->num_agents);
-        for(uint_fast64_t agent = 0; agent < this->num_agents; agent++) {
+    uint64_t DecPomdp::freshJointAction(std::string action_label) {
+        std::vector<uint64_t> action_tuple(this->num_agents);
+        for(uint64_t agent = 0; agent < this->num_agents; agent++) {
             action_tuple[agent] = this->agent_num_actions(agent);
             this->agent_action_labels[agent].push_back(action_label);
         }
-        uint_fast64_t joint_action = this->num_joint_actions();
+        uint64_t joint_action = this->num_joint_actions();
         this->joint_actions.push_back(std::move(action_tuple));
         return joint_action;
     }
     
-    uint_fast64_t DecPomdp::freshJointObservation(std::string observation_label) {
-        std::vector<uint_fast64_t> observation_tuple(this->num_agents);
-        for(uint_fast64_t agent = 0; agent < this->num_agents; agent++) {
+    uint64_t DecPomdp::freshJointObservation(std::string observation_label) {
+        std::vector<uint64_t> observation_tuple(this->num_agents);
+        for(uint64_t agent = 0; agent < this->num_agents; agent++) {
             observation_tuple[agent] = this->agent_num_observations(agent);
             this->agent_observation_labels[agent].push_back(observation_label);
         }
-        uint_fast64_t joint_observation = this->num_joint_observations();
+        uint64_t joint_observation = this->num_joint_observations();
         this->joint_observations.push_back(std::move(observation_tuple));
         return joint_observation;
     }
 
-    uint_fast64_t DecPomdp::freshSink(std::string label) {
+    uint64_t DecPomdp::freshSink(std::string label) {
         
-        uint_fast64_t joint_observation = this->freshJointObservation(label);
+        uint64_t joint_observation = this->freshJointObservation(label);
         MadpState madp_new_state = std::make_pair(0,joint_observation);
-        uint_fast64_t new_state = this->mapMadpState(madp_new_state);
+        uint64_t new_state = this->mapMadpState(madp_new_state);
 
-        uint_fast64_t sink_action = this->freshJointAction(label);
-        this->row_joint_action[new_state] = std::vector<uint_fast64_t>(1, sink_action);
+        uint64_t sink_action = this->freshJointAction(label);
+        this->row_joint_action[new_state] = std::vector<uint64_t>(1, sink_action);
         this->row_reward[new_state] = std::vector<double>(1, 0);
         this->transition_matrix[new_state] = std::vector<StormRow>(1, StormRow(1, std::make_pair(new_state,1)));
 
+        // resize needed for the added sink state
+        for (uint64_t agent = 0; agent < this->num_agents; agent++) {
+            this->agent_observation_memory_size[agent].resize(this->agent_num_observations(agent), 1);
+            this->agent_prototype_row_index[agent].push_back(0);
+        }
+        this->prototype_duplicates.resize(this->num_states());
+        this->max_successor_memory_size.resize(this->num_joint_observations());
+
         return new_state;
     }
 
 
 
     DecPomdp::DecPomdp(DecPOMDPDiscrete *model) {
-        
         // agents
         this->num_agents = model->GetNrAgents();
         this->discount_factor = model->GetDiscount();
         this->reward_minimizing = model->GetRewardType() == COST;
+        this->agent_prototype_row_index.resize(this->num_agents);
+
 
         this->collectActions(model);
         this->collectObservations(model);
 
         // multiply transition and observation probabilities
         std::vector<std::vector<std::vector<std::pair<MadpState,double>>>> madp_transition_matrix;
-        for(uint_fast64_t src = 0; src < model->GetNrStates(); src++) {
+        for(uint64_t src = 0; src < model->GetNrStates(); src++) {
             std::vector<std::vector<std::pair<MadpState,double>>> row_group;
             
-            for(uint_fast64_t joint_action = 0; joint_action < model->GetNrJointActions(); joint_action++) {
+            for(uint64_t joint_action = 0; joint_action < model->GetNrJointActions(); joint_action++) {
                 std::vector<std::pair<MadpState,double>> row;
                 
-                for(uint_fast64_t dst = 0; dst < model->GetNrStates(); dst++) {
+                for(uint64_t dst = 0; dst < model->GetNrStates(); dst++) {
                     double transition_prob = model->GetTransitionProbability(src, joint_action, dst);
                     if(transition_prob == 0) {
                         continue;
                     }
                     
-                    for(uint_fast64_t obs = 0; obs < model->GetNrJointObservations(); obs++) {
+                    for(uint64_t obs = 0; obs < model->GetNrJointObservations(); obs++) {
                         double observation_prob = model->GetObservationProbability(joint_action, dst, obs);
                         if(observation_prob == 0) {
                             continue;
@@ -149,15 +158,15 @@ namespace synthesis {
         }
 
         // create initial observation for the (unique) initial state
-        uint_fast64_t init_joint_observation = this->freshJointObservation(this->init_label);
+        uint64_t init_joint_observation = this->freshJointObservation(this->init_label);
         // create action that corresponds to the execution of the initial distribution
-        uint_fast64_t init_joint_action = this->freshJointAction(this->init_label);
+        uint64_t init_joint_action = this->freshJointAction(this->init_label);
         // create empty observation for states in the initial distribution
-        uint_fast64_t empty_joint_observation = this->freshJointObservation(this->no_obs_label);
+        uint64_t empty_joint_observation = this->freshJointObservation(this->no_obs_label);
 
         // collect initial distribution
         std::vector<MadpRow> initial_distribution_row_group(1);
-        uint_fast64_t state = 0;
+        uint64_t state = 0;
         for(auto prob: model->GetISD()->ToVectorOfDoubles()) {
             if(prob > 0) {
                 initial_distribution_row_group[0].push_back(std::make_pair(std::make_pair(state,empty_joint_observation),prob));
@@ -173,7 +182,7 @@ namespace synthesis {
         while(!reachable_states.empty()) {
             MadpState madp_src = reachable_states.top();
             reachable_states.pop();
-            uint_fast64_t storm_src = this->mapMadpState(madp_src);
+            uint64_t storm_src = this->mapMadpState(madp_src);
             
             std::vector<std::vector<std::pair<MadpState,double>>> *row_group;
             if(storm_src == this->initial_state) {
@@ -190,7 +199,7 @@ namespace synthesis {
                     if(!this->haveMadpState(madp_dst)) {
                         reachable_states.push(madp_dst);
                     }
-                    uint_fast64_t storm_dst = this->mapMadpState(madp_dst);
+                    uint64_t storm_dst = this->mapMadpState(madp_dst);
                     storm_row.push_back(std::make_pair(storm_dst, madp_state_prob.second));
                 }
                 storm_row_group.push_back(std::move(storm_row));
@@ -199,30 +208,146 @@ namespace synthesis {
         }
 
         // map rows to joint actions and rewards
-        std::vector<uint_fast64_t> madp_row_group;
-        for(uint_fast64_t joint_action = 0; joint_action < model->GetNrJointActions(); joint_action++) {
+        std::vector<uint64_t> madp_row_group;
+        for(uint64_t joint_action = 0; joint_action < model->GetNrJointActions(); joint_action++) {
             madp_row_group.push_back(joint_action);
         }
         assert(this->row_joint_action.size() == this->num_states());
         assert(this->row_reward.size() == this->num_states());
-        for(uint_fast64_t storm_state = 0; storm_state < this->num_states(); storm_state++) {
+        for(uint64_t storm_state = 0; storm_state < this->num_states(); storm_state++) {
             MadpState madp_state = this->storm_to_madp_states[storm_state];
             if(storm_state == this->initial_state) {
-                this->row_joint_action[storm_state] = std::vector<uint_fast64_t>(1,init_joint_action);
+                this->row_joint_action[storm_state] = std::vector<uint64_t>(1,init_joint_action);
                 this->row_reward[storm_state] = std::vector<double>(1,0);
             } else {
                 this->row_joint_action[storm_state] = madp_row_group;
                 std::vector<double> rewards;
-                for(uint_fast64_t joint_action = 0; joint_action < model->GetNrJointActions(); joint_action++) {
+                for(uint64_t joint_action = 0; joint_action < model->GetNrJointActions(); joint_action++) {
                     rewards.push_back(model->GetReward(madp_state.first, joint_action));
                 }
                 this->row_reward[storm_state] = std::move(rewards);
             }
         }
+
+        this->agent_observation_memory_size.resize(this->num_agents);
+        for (uint64_t agent = 0; agent < this->num_agents; agent++) {
+            this->agent_observation_memory_size[agent].resize(this->agent_num_observations(agent), 1);
+        }
+        this->prototype_duplicates.resize(this->num_states());
+        this->max_successor_memory_size.resize(this->num_joint_observations());
+
+        // for each agent and each row assign corresponding action index
+        std::vector<uint64_t> agent_actions_indeces;
+        std::vector<uint64_t>::iterator it;
+        for (int agent = 0; agent < this->num_agents; agent++) {
+            uint64_t row_index = 0;
+            for(uint64_t state = 0; state < this->num_states(); state++) {
+                agent_actions_indeces.clear();
+                uint64_t counter = 0;
+                for(auto joint_action: this->row_joint_action[state]) {
+
+                    it = std::find(agent_actions_indeces.begin(), agent_actions_indeces.end(), this->joint_actions[joint_action][agent]);
+                    if (it != agent_actions_indeces.end()) {
+                        this->agent_prototype_row_index[agent].push_back(it - agent_actions_indeces.begin());
+                    }
+                    else {
+                        agent_actions_indeces.push_back(this->joint_actions[joint_action][agent]);
+                        this->agent_prototype_row_index[agent].push_back(counter);
+                        counter++;
+                    }
+                    row_index++;
+                }
+            }
+        }
+        this->computeAvailableActions();
+        this->countSuccessors();
+    }
+
+
+    void DecPomdp::countSuccessors() {
+
+        auto num_observations = this->num_joint_observations();
+        this->observation_successors.resize(num_observations);
+
+        std::vector<std::set<uint64_t>> observation_successor_sets;
+        observation_successor_sets.resize(num_observations);
+
+        this->agent_observation_successors.resize(this->num_agents);
+        std::vector<std::vector<std::set<uint64_t>>> agent_observation_successor_sets;
+        agent_observation_successor_sets.resize(this->num_agents);
+        for (uint64_t agent = 0; agent < this->num_agents; agent++) {
+            this->agent_observation_successors[agent].resize(this->agent_num_observations(agent));
+            agent_observation_successor_sets[agent].resize(this->agent_num_observations(agent));
+        }
+
+
+        for(uint64_t state = 0; state < this->num_states(); state++) {
+            auto observ = this->state_joint_observation[state];
+            for(auto row: this->transition_matrix[state]) {
+                for(auto entry: row) {
+                    auto dst = entry.first;
+                    double transition_prob = entry.second;
+                    if(transition_prob == 0) {
+                        continue;
+                    }
+                    auto dst_obs = this->state_joint_observation[dst];
+                    observation_successor_sets[observ].insert(dst_obs);
+
+                    for (uint64_t agent = 0; agent < this->num_agents; agent++) {
+                        uint64_t agent_src_obs = this->joint_observations[observ][agent];
+                        uint64_t agent_dst_obs = this->joint_observations[dst_obs][agent];
+                        agent_observation_successor_sets[agent][agent_src_obs].insert(agent_dst_obs);
+                    }
+                }
+            }
+        }
+        
+        for(uint64_t obs = 0; obs < num_observations; obs++) {
+            this->observation_successors[obs] = std::vector<uint64_t>(
+                observation_successor_sets[obs].begin(),
+                observation_successor_sets[obs].end()
+                );
+        }
+
+        for (uint64_t agent = 0; agent < this->num_agents; agent++) {
+            for (uint64_t agent_obs = 0; agent_obs < this->agent_num_observations(agent); agent_obs++) {
+                this->agent_observation_successors[agent][agent_obs] = std::vector<uint64_t>(
+                    agent_observation_successor_sets[agent][agent_obs].begin(),
+                    agent_observation_successor_sets[agent][agent_obs].end()
+                );
+            }
+        }
+    }
+
+    void DecPomdp::computeAvailableActions() {
+        // for each agent and each observation compute the number of available actions
+        this->num_agent_actions_at_observation.resize(this->num_agents);
+        for (int agent = 0; agent < this->num_agents; agent++)
+        {
+            this->num_agent_actions_at_observation[agent].resize(this->agent_observation_labels[agent].size()); 
+        }
+        for (int agent = 0; agent < this->num_agents; agent++) {
+            for (int state = 0; state < this->num_states(); state++) {
+                auto joint_observation = this->state_joint_observation[state];
+                auto obs = this->joint_observations[joint_observation][agent];
+                if (this->num_agent_actions_at_observation[agent][obs] != 0) {
+                    continue;
+                } 
+                auto actions = this->row_joint_action[state];
+                std::set<uint64_t> set_of_actions;
+                for (auto action : actions) {
+                    set_of_actions.insert(this->joint_actions[action][agent]);
+                }
+                std::vector<uint64_t> vec_of_actions;
+                vec_of_actions.assign( set_of_actions.begin(), set_of_actions.end() );
+                this->num_agent_actions_at_observation[agent][obs] = vec_of_actions.size();
+            }
+        }
     }
 
-    uint_fast64_t DecPomdp::num_rows() {
-        uint_fast64_t count = 0;
+
+    uint64_t DecPomdp::num_rows() {
+        uint64_t count = 0;
         for(auto row_group: this->transition_matrix) {
             count += row_group.size();
         }
@@ -247,11 +372,30 @@ namespace synthesis {
         return labeling;
     }
 
+    storm::models::sparse::StateLabeling DecPomdp::constructQuotientStateLabeling() {
+        storm::models::sparse::StateLabeling labeling(this->num_quotient_states);
+        std::vector<uint64_t> agent_default_memories(this->num_agents, 0);
+
+        storm::storage::BitVector init_flags(this->num_quotient_states, false);
+        init_flags.set(this->prototype_duplicates[this->initial_state].at(agent_default_memories));
+        labeling.addLabel("init", std::move(init_flags));
+
+        if(this->discounted and this->discount_factor != 1) {
+            storm::storage::BitVector discount_sink_flags(this->num_quotient_states, false);
+            for (const auto &state_map : this->prototype_duplicates[this->discount_sink_state]) {
+                discount_sink_flags.set(state_map.second);
+            }
+            labeling.addLabel(this->discount_sink_label, std::move(discount_sink_flags));
+        }
+
+        return labeling;
+    }
+
     storm::models::sparse::ChoiceLabeling DecPomdp::constructChoiceLabeling() {
-        uint_fast64_t num_rows = this->num_rows();
-        
+        uint64_t num_rows = this->num_rows();
+
         storm::models::sparse::ChoiceLabeling labeling(num_rows);
-        uint_fast64_t current_row = 0;
+        uint64_t current_row = 0;
         std::vector<std::string> row_label(num_rows);
         std::set<std::string> all_labels;
         for(auto row_group: this->row_joint_action) {
@@ -285,8 +429,54 @@ namespace synthesis {
         return labeling;
     }
 
+    storm::models::sparse::ChoiceLabeling DecPomdp::constructQuotientChoiceLabeling() {
+        uint64_t num_rows = this->num_quotient_rows;
+
+        storm::models::sparse::ChoiceLabeling labeling(num_rows);
+        uint64_t current_row = 0;
+        std::vector<std::string> row_label(num_rows);
+        std::set<std::string> all_labels;
+        uint64_t row_counter = 0;
+        uint64_t joint_action_index = 0;
+        uint64_t quotient_row_counter = 0;
+        for(uint64_t state = 0; state < this->num_quotient_states; state++) {
+            auto prototype_state = this->state_prototype[state];
+            auto observ = this->state_joint_observation[prototype_state];
+            auto group_joint_actions = this->row_joint_action[prototype_state];
+            row_counter = 0;
+            for(auto row: this->transition_matrix[prototype_state]) {
+                joint_action_index = group_joint_actions[row_counter];
+                for(uint64_t mem = 0; mem < this->max_successor_memory_size[observ]; mem++) {
+                    std::ostringstream sb;
+                    sb << "[ ";
+                    auto joint_action = this->joint_actions[joint_action_index];
+                    for(uint32_t agent = 0; agent < this->num_agents; agent++) {
+                        auto agent_action = joint_action[agent];
+                        auto agent_action_label = this->agent_action_labels[agent][agent_action];
+                        auto agent_memory = this->row_agent_memory[quotient_row_counter][agent];
+                        sb << "(" << agent_action_label << ", " << agent_memory << ") ";
+                    }
+                    sb << "]";
+                    std::string label = sb.str();
+                    all_labels.insert(label);
+                    row_label[current_row] = label;
+                    current_row++;
+                }
+                quotient_row_counter++;
+                row_counter++;
+            }
+        }
+        for(auto label: all_labels) {
+            storm::storage::BitVector flags(num_rows, false);
+            labeling.addLabel(label, flags);
+        }
+        for(uint64_t row = 0; row < num_rows; row++) {
+            labeling.addLabelToChoice(row_label[row], row);
+        }
+        return labeling ;
+    }
+
     storm::storage::SparseMatrix<double> DecPomdp::constructTransitionMatrix() {
-        
 
         storm::storage::SparseMatrixBuilder<double> builder(
                 this->num_rows(), this->num_states(), 0, true, true, this->num_states()
@@ -304,6 +494,35 @@ namespace synthesis {
         return builder.build();
     }
 
+
+    storm::storage::SparseMatrix<double> DecPomdp::constructQuotientTransitionMatrix() {
+        storm::storage::SparseMatrixBuilder<double> builder(
+                this->num_quotient_rows, this->num_quotient_states, 0, true, true, this->num_quotient_states
+        );
+        std::vector<uint64_t> agent_default_memories(this->num_agents, 0);
+        uint64_t row_index = 0;
+        for(uint64_t state = 0; state < this->num_quotient_states; state++) {
+            auto prototype_state = this->state_prototype[state];
+            auto observation = this->state_joint_observation[prototype_state];
+            builder.newRowGroup(this->row_groups[state]);
+            for (uint64_t row = this->row_groups[state]; row < this->row_groups[state+1]; row++) {
+                auto prototype_state_row = this->row_prototype_state[row];
+                auto agents_dst_mem = this->row_agent_memory[row];
+                for (auto const &entry: this->transition_matrix[prototype_state][prototype_state_row]) {
+                    uint64_t dst;
+                    auto dst_it = this->prototype_duplicates[entry.first].find(agents_dst_mem);
+                    if (dst_it == this->prototype_duplicates[entry.first].end()) {
+                        dst = this->prototype_duplicates[entry.first].at(agent_default_memories);
+                    } else {
+                        dst = (*dst_it).second;
+                    }
+                    builder.addNextValue(row, dst, entry.second);
+                }
+            }
+        }
+        return builder.build();
+    }
+
     storm::models::sparse::StandardRewardModel<double> DecPomdp::constructRewardModel() {
         std::optional<std::vector<double>> state_rewards;
         std::vector<double> action_rewards;
@@ -334,6 +553,22 @@ namespace synthesis {
     }
 
 
+    storm::models::sparse::StandardRewardModel<double> DecPomdp::constructQuotientRewardModel() {
+        std::optional<std::vector<double>> state_rewards;
+        std::vector<double> action_rewards;
+        for(uint64_t state = 0; state < this->num_quotient_states; state++) {
+            auto prototype_state = this->state_prototype[state];
+            auto observation = this->state_joint_observation[prototype_state];
+            for(uint64_t row = 0; row < this->transition_matrix[prototype_state].size(); row++) {
+                auto reward = this->row_reward[prototype_state][row];
+                for(uint64_t dst_mem = 0; dst_mem < this->max_successor_memory_size[observation]; dst_mem++) {
+                    action_rewards.push_back(reward);
+                }
+            }
+        }
+        return storm::models::sparse::StandardRewardModel<double>(std::move(state_rewards), std::move(action_rewards));
+    }
+
 
     std::vector<uint32_t> DecPomdp::constructObservabilityClasses() {
         std::vector<uint32_t> observation_classes(this->num_states());
@@ -343,7 +578,6 @@ namespace synthesis {
         return observation_classes;
     }
 
-
     std::shared_ptr<storm::models::sparse::Mdp<double>> DecPomdp::constructMdp() { 
         storm::storage::sparse::ModelComponents<double> components;
         components.stateLabeling = this->constructStateLabeling();
@@ -438,9 +672,8 @@ namespace synthesis {
         if(this->discounted || this->discount_factor == 1) {
             return;
         }
-
         this->discount_sink_state = this->freshSink(this->discount_sink_label);
-        for(uint_fast64_t state = 0; state < this->num_states(); state++) {
+        for(uint64_t state = 0; state < this->num_states(); state++) {
             if(state == this->initial_state || state == this->discount_sink_state) {
                 // no discounting in the initial state because it selects the actual initial state
                 continue;
@@ -453,7 +686,292 @@ namespace synthesis {
             }
         }
         this->discounted = true;
+        this->computeAvailableActions();
+        this->countSuccessors();
+    }
+
+    void DecPomdp::computeJointObservationMemorySize() {
+        this->joint_observation_memory_size.clear();
+        this->joint_observation_memory_size.resize(this->num_joint_observations());
+        for (uint64_t joint_obs = 0; joint_obs < this->num_joint_observations(); joint_obs++) {
+            uint64_t joint_obs_memory = 1;
+            for (auto agent = 0; agent < this->num_agents; agent++) {
+                uint64_t agent_obs = this->joint_observations[joint_obs][agent];
+                joint_obs_memory *= this->agent_observation_memory_size[agent][agent_obs];
+            }
+            this->joint_observation_memory_size[joint_obs] = joint_obs_memory;
+        }
+    }
+
+    void DecPomdp::buildStateSpace() {
+        this->num_quotient_states = 0;
+        this->state_prototype.clear();
+        this->state_agent_memory.clear();
+        this->computeJointObservationMemorySize();
+        for (uint64_t prototype = 0; prototype < this->num_states(); prototype++) {
+            auto obs = this->state_joint_observation[prototype];
+            auto memory_size = this->joint_observation_memory_size[obs];
+            this->prototype_duplicates[prototype].clear();
+            // state memory needs to be stored individually for each agent
+            std::vector<std::vector<uint64_t>> agent_memories;
+            std::vector<std::vector<uint64_t>::iterator> agent_memory_iterator;
+            agent_memories.resize(this->num_agents);
+            agent_memory_iterator.resize(this->num_agents);
+            for (uint64_t agent = 0; agent < this->num_agents; agent++) {
+                auto agent_obs = this->joint_observations[obs][agent];
+                auto agent_mem = this->agent_observation_memory_size[agent][agent_obs];
+                agent_memories[agent].resize(agent_mem);
+                for (uint64_t i = 0; i < agent_mem; i++) {
+                    agent_memories[agent][i] = i;
+                }
+                agent_memory_iterator[agent] = agent_memories[agent].begin();
+            }
+            // cartesian product over all agent memories in the current state
+            while (agent_memory_iterator[this->num_agents-1] != agent_memories[this->num_agents-1].end()) {
+                std::vector<uint64_t> state_memory_vector;
+                state_memory_vector.resize(this->num_agents);
+                for (uint64_t a = 0; a < this->num_agents; a++) {
+                    state_memory_vector[a] = *(agent_memory_iterator[a]);
+                }
+                // update the values
+                this->prototype_duplicates[prototype].insert({state_memory_vector,this->num_quotient_states});
+                this->state_prototype.push_back(prototype);
+                this->state_agent_memory.push_back(state_memory_vector);
+                this->num_quotient_states++;
+
+                // increment iterators accordingly
+                agent_memory_iterator[0]++;
+                for (uint64_t i = 0; (i < this->num_agents-1) && (agent_memory_iterator[i] == agent_memories[i].end()); i++) {
+                    agent_memory_iterator[i] = agent_memories[i].begin();
+                    agent_memory_iterator[i+1]++;
+                }
+            }
+        }
+    }
+
+
+    void DecPomdp::buildTransitionMatrixSpurious() {
+        this->max_successor_memory_size.resize(this->num_joint_observations(), 0);
+        // for each observation, define the maximum successor memory size
+        // this will define the number of copies we need to make of each row
+        for(uint64_t obs = 0; obs < this->num_joint_observations(); obs++) {
+            uint64_t max_mem_size = 0;
+            for(auto dst_obs: this->observation_successors[obs]) {
+                if(max_mem_size < this->joint_observation_memory_size[dst_obs]) {
+                    max_mem_size = this->joint_observation_memory_size[dst_obs];
+                }
+            }
+            this->max_successor_memory_size[obs] = max_mem_size;
+        }
+
+        // collect max succesor memory for each agent
+        this->agent_max_successor_memory_size.clear();
+        this->agent_max_successor_memory_size.resize(this->num_agents);
+        for (int agent = 0; agent < this->num_agents; agent++)
+        {
+            this->agent_max_successor_memory_size[agent].resize(this->agent_num_observations(agent), 0); 
+        }
+
+        for (int agent = 0; agent < this->num_agents; agent++){
+            for(uint64_t agent_src_obs = 0; agent_src_obs < this->agent_num_observations(agent); agent_src_obs++) {
+                uint64_t max_mem_size = 0;
+                for(auto dst_obs: this->agent_observation_successors[agent][agent_src_obs]) {
+                    if(max_mem_size < this->agent_observation_memory_size[agent][dst_obs]) {
+                        max_mem_size = this->agent_observation_memory_size[agent][dst_obs];
+                    }
+                }
+                this->agent_max_successor_memory_size[agent][agent_src_obs] = max_mem_size;
+            }
+        }
+
+        this->row_groups.resize(this->num_quotient_states+1);
+        this->row_prototype.clear();
+        this->row_prototype_state.clear();
+        this->row_agent_memory.clear();
+        uint64_t prototype_row = 0;
+        std::map<uint64_t, uint64_t> prototype_state_to_row;
+        
+        // TODO can simplify this: state (s,x) will have the same rows as state (s,0)
+        for (uint64_t state = 0; state < this->num_quotient_states; state++) {
+            this->row_groups[state] = this->row_prototype_state.size();
+            auto prototype_state = this->state_prototype[state];
+            auto joint_obs = this->state_joint_observation[prototype_state];
+            auto prototype_state_to_row_it = prototype_state_to_row.find(prototype_state);
+            if (prototype_state_to_row_it == prototype_state_to_row.end()) {
+                prototype_state_to_row.insert({prototype_state, prototype_row});
+            } else {
+                prototype_row = (*prototype_state_to_row_it).second;
+            }
+
+            std::vector<std::vector<uint64_t>> agent_max_successor_memories;
+            std::vector<std::vector<uint64_t>::iterator> agent_memory_iterator;
+            agent_max_successor_memories.resize(this->num_agents);
+            agent_memory_iterator.resize(this->num_agents);
+            for (uint64_t agent = 0; agent < this->num_agents; agent++) {
+                auto agent_obs = this->joint_observations[joint_obs][agent];
+                auto agent_max_successor_mem = this->agent_max_successor_memory_size[agent][agent_obs];
+                agent_max_successor_memories[agent].resize(agent_max_successor_mem);
+                for (uint64_t i = 0; i < agent_max_successor_mem; i++) {
+                    agent_max_successor_memories[agent][i] = i;
+                }
+                agent_memory_iterator[agent] = agent_max_successor_memories[agent].begin();
+            }
+
+            uint64_t prototype_state_row = 0;
+            for (auto row: this->transition_matrix[prototype_state]) {
+                // cartesian product over all agent max successor memories from the current state
+                while (agent_memory_iterator[this->num_agents-1] != agent_max_successor_memories[this->num_agents-1].end()) {
+                    std::vector<uint64_t> row_memory_vector;
+                    row_memory_vector.resize(this->num_agents);
+                    for (uint64_t a = 0; a < this->num_agents; a++) {
+                        row_memory_vector[a] = *(agent_memory_iterator[a]);
+                    }
+                    this->row_prototype_state.push_back(prototype_state_row);
+                    this->row_prototype.push_back(prototype_row);
+                    this->row_agent_memory.push_back(row_memory_vector);
+
+                    agent_memory_iterator[0]++;
+                    for (uint64_t i = 0; (i < this->num_agents-1) && (agent_memory_iterator[i] == agent_max_successor_memories[i].end()); i++) {
+                        agent_memory_iterator[i] = agent_max_successor_memories[i].begin();
+                        agent_memory_iterator[i+1]++;
+                    }
+                }
+                prototype_state_row++;
+                prototype_row++;
+                for (uint64_t agent = 0; agent < this->num_agents; agent++) {
+                    agent_memory_iterator[agent] = agent_max_successor_memories[agent].begin();
+                }
+            }
+        }
+        this->num_quotient_rows = this->row_prototype_state.size();
+        this->row_groups[this->num_quotient_states] = this->num_quotient_rows;
+    }
+
+    // TODO check if clear really clears everything like this...
+    void DecPomdp::resetDesignSpace() {
+        this->num_holes = 0;
+        this->agent_action_holes.clear();
+        this->agent_action_holes.resize(this->num_agents); 
+        for (int agent = 0; agent < this->num_agents; agent++)
+        {
+            this->agent_action_holes[agent].resize(this->agent_num_observations(agent)); 
+        }
+        this->agent_memory_holes.clear();
+        this->agent_memory_holes.resize(this->num_agents);
+        for (int agent = 0; agent < this->num_agents; agent++)
+        {
+            this->agent_memory_holes[agent].resize(this->agent_num_observations(agent)); 
+        }
+        this->hole_options.clear();
+
+        this->agent_row_action_hole.clear();
+        this->agent_row_action_hole.resize(this->num_agents);
+        for (int agent = 0; agent < this->num_agents; agent++)
+        {
+            this->agent_row_action_hole[agent].resize(this->num_quotient_rows); 
+        }
+        this->agent_row_action_option.clear();
+        this->agent_row_action_option.resize(this->num_agents);
+        for (int agent = 0; agent < this->num_agents; agent++)
+        {
+            this->agent_row_action_option[agent].resize(this->num_quotient_rows); 
+        }
+        this->agent_row_memory_hole.clear();
+        this->agent_row_memory_hole.resize(this->num_agents);
+        for (int agent = 0; agent < this->num_agents; agent++)
+        {
+            this->agent_row_memory_hole[agent].resize(this->num_quotient_rows); 
+        }
+        this->agent_row_memory_option.clear();
+        this->agent_row_memory_option.resize(this->num_agents);
+        for (int agent = 0; agent < this->num_agents; agent++)
+        {
+            this->agent_row_memory_option[agent].resize(this->num_quotient_rows); 
+        }
+    }
+
+    void DecPomdp::buildDesignSpaceSpurious() {
+        this->resetDesignSpace();
+
+        // for each (a,z,n) create an action and a memory hole (if necessary)
+        // store hole range
+        for (int agent = 0; agent < this->num_agents; agent++) {
+            for(uint64_t obs = 0; obs < this->agent_observation_labels[agent].size(); obs++) {
+                if(this->num_agent_actions_at_observation[agent][obs] > 1) {
+                    for(uint64_t mem = 0; mem < this->agent_observation_memory_size[agent][obs]; mem++) { 
+                        this->agent_action_holes[agent][obs].push_back(this->num_holes);
+                        this->hole_options.push_back(this->num_agent_actions_at_observation[agent][obs]);
+                        this->num_holes++;
+                    }
+                }
+                if(this->agent_max_successor_memory_size[agent][obs] > 1) {
+                    for(uint64_t mem = 0; mem < this->agent_observation_memory_size[agent][obs]; mem++) {
+                        this->agent_memory_holes[agent][obs].push_back(this->num_holes);
+                        this->hole_options.push_back(this->agent_observation_memory_size[agent][obs]);
+                        this->num_holes++;
+                    }
+                }
+            }
+        }
+
+        // map each row to the corresponding holes
+        for (uint64_t state = 0; state < this->num_quotient_states; state++) {
+            auto prototype = this->state_prototype[state];
+            auto joint_obs = this->state_joint_observation[prototype];
+            for (uint64_t agent = 0; agent < this->num_agents; agent++) {
+                auto agent_obs = this->joint_observations[joint_obs][agent];
+                auto agent_mem = this->state_agent_memory[state][agent];
+                for (uint64_t row = this->row_groups[state]; row < this->row_groups[state+1]; row++) {
+                    auto prototype_row = this->row_prototype[row];
+                    auto row_agent_index = this->agent_prototype_row_index[agent][prototype_row];
+                    auto row_agent_mem = this->row_agent_memory[row][agent];
+                    if (this->num_agent_actions_at_observation[agent][agent_obs] > 1) {
+                        // there is an action hole that corresponds to this state
+                        auto action_hole = this->agent_action_holes[agent][agent_obs][agent_mem];
+                        this->agent_row_action_hole[agent][row] = action_hole;
+                        this->agent_row_action_option[agent][row] = row_agent_index;
+                    } else {
+                        // no corresponding action hole
+                        this->agent_row_action_hole[agent][row] = this->num_holes;
+                    }
+                    if (this->agent_max_successor_memory_size[agent][agent_obs] > 1) {
+                        // there is a memory hole that corresponds to this state
+                        auto memory_hole = this->agent_memory_holes[agent][agent_obs][agent_mem];
+                        this->agent_row_memory_hole[agent][row] = memory_hole;
+                        this->agent_row_memory_option[agent][row] = row_agent_mem;
+                    } else {
+                        // no corresponding memory hole
+                        this->agent_row_memory_hole[agent][row] = this->num_holes;
+                    }
+                }
+            }
+        }
     }
 
+    std::shared_ptr<storm::models::sparse::Mdp<double>> DecPomdp::constructQuotientMdp() {
+        this->buildStateSpace();
+        this->buildTransitionMatrixSpurious();
+
+        storm::storage::sparse::ModelComponents<double> components;
+        components.stateLabeling = this->constructQuotientStateLabeling();
+        components.choiceLabeling = this->constructQuotientChoiceLabeling();
+        components.transitionMatrix = this->constructQuotientTransitionMatrix();
+        components.rewardModels.emplace(this->reward_model_name, this->constructQuotientRewardModel());
+        this->buildDesignSpaceSpurious();
+        return std::make_shared<storm::models::sparse::Mdp<double>>(std::move(components));
+    }
+
+
+    void DecPomdp::setAgentObservationMemorySize(uint64_t agent, uint64_t obs, uint64_t memory_size) {
+        this->agent_observation_memory_size[agent][obs] = memory_size;
+    }
+
+    void DecPomdp::setGlobalMemorySize(uint64_t memory_size) {
+        for (uint64_t agent = 0; agent < this->num_agents; agent++) {
+            for (uint64_t obs = 0; obs < this->agent_num_observations(agent); obs++) {
+                this->agent_observation_memory_size[agent][obs] = memory_size;
+            }
+        }
+    }
 
 }
diff --git a/payntbind/src/synthesis/decpomdp/DecPomdp.h b/payntbind/src/synthesis/decpomdp/DecPomdp.h
index 6a76ba9fe..f55c0462f 100644
--- a/payntbind/src/synthesis/decpomdp/DecPomdp.h
+++ b/payntbind/src/synthesis/decpomdp/DecPomdp.h
@@ -12,9 +12,9 @@
 
 namespace synthesis {
 
-    using MadpState = std::pair<uint_fast64_t,uint_fast64_t>;   // state + observation
+    using MadpState = std::pair<uint64_t,uint64_t>;   // state + observation
     using MadpRow = std::vector<std::pair<MadpState,double>>;
-    using StormRow = std::vector<std::pair<uint_fast64_t,double>>;
+    using StormRow = std::vector<std::pair<uint64_t,double>>;
 
     
     class DecPomdp {
@@ -24,52 +24,57 @@ namespace synthesis {
         DecPomdp(DecPOMDPDiscrete *model);
 
         /** Number of agents. */
-        uint_fast64_t num_agents;
+        uint64_t num_agents;
         
         /** For each agent, a list of its action labels. */
         std::vector<std::vector<std::string>> agent_action_labels;
         /** A list of tuples of actions. */
-        std::vector<std::vector<uint_fast64_t>> joint_actions;
+        std::vector<std::vector<uint64_t>> joint_actions;
 
         /** For each agent, a list of its observation labels. */
         std::vector<std::vector<std::string>> agent_observation_labels;
         /** A list of tuples of observations. */
-        std::vector<std::vector<uint_fast64_t>> joint_observations;
+        std::vector<std::vector<uint64_t>> joint_observations;
 
         /** The unique initial state. */
-        uint_fast64_t initial_state;
+        uint64_t initial_state;
         /** Storm-esque transition matrix: for each state, a row group. */
         std::vector<std::vector<StormRow>> transition_matrix;
         /** For each state (row group), a mapping of a row to a joint action. */
-        std::vector<std::vector<uint_fast64_t>> row_joint_action;
+        std::vector<std::vector<uint64_t>> row_joint_action;
         /** State to joint observation map. */
-        std::vector<uint_fast64_t> state_joint_observation;
+        std::vector<uint64_t> state_joint_observation;
         /** For each state (row group), a mapping of a row to its reward. */
         std::vector<std::vector<double>> row_reward;
+
+        /** For each agent and each of its observations contains number of allowed actions */
+        std::vector<std::vector<uint64_t>> num_agent_actions_at_observation;
         
         
         
-        uint_fast64_t agent_num_actions(uint_fast64_t agent) {
+        uint64_t agent_num_actions(uint64_t agent) {
             return this->agent_action_labels[agent].size();
         }
-        uint_fast64_t num_joint_actions() {
+        uint64_t num_joint_actions() {
             return this->joint_actions.size();
         }
-        uint_fast64_t agent_num_observations(uint_fast64_t agent) {
+        uint64_t agent_num_observations(uint64_t agent) {
             return this->agent_observation_labels[agent].size();
         }
-        uint_fast64_t num_joint_observations() {
+        uint64_t num_joint_observations() {
             return this->joint_observations.size();
         }
 
-        uint_fast64_t num_states() {
+        uint64_t num_states() {
             return this->storm_to_madp_states.size();
         }
 
-        uint_fast64_t num_rows();
+        uint64_t num_rows();
 
         /** Retrieve the underlying MDP. */
         std::shared_ptr<storm::models::sparse::Mdp<double>> constructMdp();
+
+        std::shared_ptr<storm::models::sparse::Mdp<double>> constructQuotientMdp(); // TODO make this consistent with how POMDPs are treated
         /** Retrieve the underlying POMDP. */
         std::shared_ptr<storm::models::sparse::Pomdp<double>> constructPomdp();
 
@@ -96,14 +101,84 @@ namespace synthesis {
         /** Whether discounting transformation took place. */
         bool discounted = false;
         /** Index of the sink state. */
-        uint_fast64_t discount_sink_state;
+        uint64_t discount_sink_state;
         /** Label associated with the sink. */
         std::string discount_sink_label = "discount_sink";
 
+        /** For each agent and each observation contains the number of allocated memory states (initially 1) */
+        std::vector<std::vector<uint64_t>> agent_observation_memory_size;
+
+        /** Set memory size for selected agent and selected observation */
+        void setAgentObservationMemorySize(uint64_t agent, uint64_t obs, uint64_t memory_size);
+        /** Set memory size to all observations */
+        void setGlobalMemorySize(uint64_t memory_size);
+
+        /** For each state contains its prototype state (reverse of prototype_duplicates) */
+        std::vector<uint64_t> state_prototype;
+        /** For each state and agent contains its memory index */
+        std::vector<std::vector<uint64_t>> state_agent_memory;
+
+        /** Number of states of quotient mdp. */
+        uint64_t num_quotient_states;
+
+        /** Number of rows of the quotient mdp */
+        uint64_t num_quotient_rows;
+
+        /** For each observation, a list of successor observations */
+        std::vector<std::vector<uint64_t>> observation_successors;
+
+        /** For each agent and each of its observations, a list of successor observations */
+        std::vector<std::vector<std::vector<uint64_t>>> agent_observation_successors;
+
+        /** For each joint observation contains the maximum memory size of a destination
+            across all rows of a prototype state having this observation */
+        std::vector<uint64_t> max_successor_memory_size;
+
+        /** Total number of holes */
+        uint64_t num_holes;
+        /** For each observation, a list of action holes */
+        std::vector<std::vector<std::vector<uint64_t>>> agent_action_holes;
+        /** For each observation, a list of memory holes */
+        std::vector<std::vector<std::vector<uint64_t>>> agent_memory_holes;
+
+        /** For each hole, its size */
+        std::vector<uint64_t> hole_options;
+
+        /** For each agent and each row, the corresponding action hole */
+        std::vector<std::vector<uint64_t>> agent_row_action_hole;
+        /** For each agent and each row, the corresponding option of the action hole */
+        std::vector<std::vector<uint64_t>> agent_row_action_option;
+        /** For each agent and each row, the corresponding memory hole */
+        std::vector<std::vector<uint64_t>> agent_row_memory_hole;
+        /** For each agent and each row, the corresponding option of the memory hole */
+        std::vector<std::vector<uint64_t>> agent_row_memory_option;
+
+        /** For each agent observation contains the maximum memory size of a destination
+            across all rows of a prototype state having this observation */
+        std::vector<std::vector<uint64_t>> agent_max_successor_memory_size;
+
+        /** For each combination of memory and joint observation, the coresponding unique number */
+        std::vector<std::vector<uint64_t>> memory_joint_observation;
+        /** For each action, set of memory_joint_observation */
+        std::vector<uint64_t> action_to_memory_joint_observation;
+        /** For each state, set of memory_joint_observation */
+        std::vector<uint64_t> state_to_memory_joint_observation;
+
+
     private:
 
+        /**
+         * Build the state space:
+         * - compute total number of states (@num_states)
+         * - associate prototype states with their duplicates (@prototype_duplicates)
+         * - for each state, remember its prototype (@state_prototype)
+         * - for each state and for each agent remember its memory (@state_memory)
+         */
+        void buildStateSpace();
+        void buildTransitionMatrixSpurious();
+
         /** Madp to Storm state map. */
-        std::map<MadpState, uint_fast64_t> madp_to_storm_states;
+        std::map<MadpState, uint64_t> madp_to_storm_states;
         /** Storm to Madp state map. */
         std::vector<MadpState> storm_to_madp_states;
 
@@ -112,21 +187,26 @@ namespace synthesis {
 
         void collectActions(DecPOMDPDiscrete *model);
         void collectObservations(DecPOMDPDiscrete *model);
+
+        /** Count succesors for every observation and get prototype row index for every row index */
+        void countSuccessors();
+        /** for each agent and each observation compute the number of available actions */
+        void computeAvailableActions();
         
         bool haveMadpState(MadpState madp_state);
         /**
          * TODO
          */
-        uint_fast64_t mapMadpState(MadpState madp_state);
+        uint64_t mapMadpState(MadpState madp_state);
 
-        uint_fast64_t freshJointAction(std::string action_label);
-        uint_fast64_t freshJointObservation(std::string observation_label);
+        uint64_t freshJointAction(std::string action_label);
+        uint64_t freshJointObservation(std::string observation_label);
         /**
          * Add new state having fresh observation with its self-loop denoted
          * by a fresh joint action with zero reward.
          * @return index of the created state
          */
-        uint_fast64_t freshSink(std::string label);
+        uint64_t freshSink(std::string label);
 
         storm::models::sparse::StateLabeling constructStateLabeling();
         storm::models::sparse::ChoiceLabeling constructChoiceLabeling();
@@ -135,8 +215,32 @@ namespace synthesis {
         storm::models::sparse::StandardRewardModel<double> constructConstraintRewardModel();
         std::vector<uint32_t> constructObservabilityClasses();
 
-        
+        storm::models::sparse::StateLabeling constructQuotientStateLabeling();
+        storm::models::sparse::ChoiceLabeling constructQuotientChoiceLabeling();
+        storm::storage::SparseMatrix<double> constructQuotientTransitionMatrix();
+        storm::models::sparse::StandardRewardModel<double> constructQuotientRewardModel();
+
+        /** Compute the combined memory for joint observations based on 'agent_observation_memory_size' */
+        void computeJointObservationMemorySize();
+        /** For each joint observation contains the number of combined memory nodes */
+        std::vector<uint64_t> joint_observation_memory_size;
+
+        void resetDesignSpace();
+        void buildDesignSpaceSpurious();
+
+        /** For each prototype state contains a list of its duplicates (including itself) */
+        std::vector<std::map<std::vector<uint64_t>,uint64_t>> prototype_duplicates;
 
+        /** Row groups of the resulting transition matrix */
+        std::vector<uint64_t> row_groups;
+        /** For each row contains index of the prototype row in the state it belongs to */
+        std::vector<uint64_t> row_prototype_state;
+        /** For each row contains index of the prototype row */
+        std::vector<uint64_t> row_prototype;
+        /** For each row and each agent contains a memory update associated with it */
+        std::vector<std::vector<uint64_t>> row_agent_memory;
+        /** For each agent and each prototype row, the index of agent's action */
+        std::vector<std::vector<uint64_t>> agent_prototype_row_index;
         
     };
 
diff --git a/payntbind/src/synthesis/decpomdp/bindings.cpp b/payntbind/src/synthesis/decpomdp/bindings.cpp
index 608db7482..7b9330a5e 100644
--- a/payntbind/src/synthesis/decpomdp/bindings.cpp
+++ b/payntbind/src/synthesis/decpomdp/bindings.cpp
@@ -6,20 +6,45 @@ void bindings_decpomdp(py::module& m) {
 
     py::class_<synthesis::DecPomdp>(m, "DecPomdp", "dec-POMDP")
         // .def(py::init<std::string const&>(), "constructor.", py::arg("filename"));
+        .def("construct_quotient_mdp", &synthesis::DecPomdp::constructQuotientMdp)
         .def("construct_mdp", &synthesis::DecPomdp::constructMdp)
         .def("construct_pomdp", &synthesis::DecPomdp::constructPomdp)
+        .def("set_agent_observation_memory_size", &synthesis::DecPomdp::setAgentObservationMemorySize, "Set memory size to a selected agent and its observation.", py::arg("agent"), py::arg("observation"), py::arg("memory_size"))
+        .def("set_global_memory_size", &synthesis::DecPomdp::setGlobalMemorySize, py::arg("memory_size"))
         .def_property_readonly("num_agents", [](synthesis::DecPomdp& decpomdp) {return decpomdp.num_agents;})
+        .def_property_readonly("num_quotient_rows", [](synthesis::DecPomdp& decpomdp) {return decpomdp.num_quotient_rows;})
         .def_property_readonly("joint_observations", [](synthesis::DecPomdp& decpomdp) {return decpomdp.joint_observations;})
         .def_property_readonly("agent_observation_labels", [](synthesis::DecPomdp& decpomdp) {return decpomdp.agent_observation_labels;})
+        .def_property_readonly("num_agent_actions_at_observation", [](synthesis::DecPomdp& decpomdp) {return decpomdp.num_agent_actions_at_observation;})
+        .def("num_decpomdp_states", &synthesis::DecPomdp::num_states)
         
         .def_property_readonly("reward_model_name", [](synthesis::DecPomdp& decpomdp) {return decpomdp.reward_model_name;})
         .def_property_readonly("reward_minimizing", [](synthesis::DecPomdp& decpomdp) {return decpomdp.reward_minimizing;})
         .def_property_readonly("discount_factor", [](synthesis::DecPomdp& decpomdp) {return decpomdp.discount_factor;})
 
         .def("set_constraint", &synthesis::DecPomdp::set_constraint_bound, py::arg("bound"))
+        .def_property_readonly("discounted", [](synthesis::DecPomdp& decpomdp) {return decpomdp.discounted;})
         
         .def("apply_discount_factor_transformation", &synthesis::DecPomdp::applyDiscountFactorTransformation)
         .def_property_readonly("discount_sink_label", [](synthesis::DecPomdp& decpomdp) {return decpomdp.discount_sink_label;})
+
+        .def_property_readonly("row_joint_action", [](synthesis::DecPomdp& decpomdp) {return decpomdp.row_joint_action;}, "row_joint_action")
+        .def_property_readonly("state_joint_observation", [](synthesis::DecPomdp& decpomdp) {return decpomdp.state_joint_observation;},"state_joint_observation")
+        .def_property_readonly("joint_actions", [](synthesis::DecPomdp& decpomdp) {return decpomdp.joint_actions;})
+        .def_property_readonly("agent_action_labels", [](synthesis::DecPomdp& decpomdp) {return decpomdp.agent_action_labels;})
+        .def_property_readonly("max_successor_memory_size", [](synthesis::DecPomdp& decpomdp) {return decpomdp.max_successor_memory_size;})
+        .def_property_readonly("agent_max_successor_memory_size", [](synthesis::DecPomdp& decpomdp) {return decpomdp.agent_max_successor_memory_size;})
+
+        .def_property_readonly("agent_row_action_hole", [](synthesis::DecPomdp& decpomdp) {return decpomdp.agent_row_action_hole;})
+        .def_property_readonly("agent_row_action_option", [](synthesis::DecPomdp& decpomdp) {return decpomdp.agent_row_action_option;})
+        .def_property_readonly("agent_row_memory_hole", [](synthesis::DecPomdp& decpomdp) {return decpomdp.agent_row_memory_hole;})
+        .def_property_readonly("agent_row_memory_option", [](synthesis::DecPomdp& decpomdp) {return decpomdp.agent_row_memory_option;})
+        .def_property_readonly("num_holes", [](synthesis::DecPomdp& decpomdp) {return decpomdp.num_holes;})
+        .def_property_readonly("transition_matrix", [](synthesis::DecPomdp& decpomdp) {return decpomdp.transition_matrix;}, "transition matrix")
+
+        .def_property_readonly("memory_joint_observation", [](synthesis::DecPomdp& decpomdp) {return decpomdp.memory_joint_observation;})
+        .def_property_readonly("action_to_memory_joint_observation", [](synthesis::DecPomdp& decpomdp) {return decpomdp.action_to_memory_joint_observation;})
+        .def_property_readonly("state_to_memory_joint_observation", [](synthesis::DecPomdp& decpomdp) {return decpomdp.state_to_memory_joint_observation;})
         ;
 
     m.def("parse_decpomdp", &synthesis::parseDecPomdp,  py::arg("filename"));
diff --git a/payntbind/src/synthesis/quotient/bindings.cpp b/payntbind/src/synthesis/quotient/bindings.cpp
index 79f73100f..6036fc59d 100644
--- a/payntbind/src/synthesis/quotient/bindings.cpp
+++ b/payntbind/src/synthesis/quotient/bindings.cpp
@@ -97,6 +97,7 @@ std::map<uint64_t,double> computeInconsistentHoleVariance(
 
     auto num_holes = family.numHoles();
     std::vector<BitVector> hole_to_inconsistent_options_mask(num_holes);
+
     for(uint64_t hole=0; hole<num_holes; ++hole) {
         hole_to_inconsistent_options_mask[hole] = BitVector(family.holeNumOptionsTotal(hole));
     }
@@ -111,7 +112,7 @@ std::map<uint64_t,double> computeInconsistentHoleVariance(
     std::vector<double> hole_difference_avg(num_holes,0);
     std::vector<uint64_t> hole_states_affected(num_holes,0);
     auto const& choice_to_assignment = coloring.getChoiceToAssignment();
-    
+
     std::vector<bool> hole_set(num_holes);
     std::vector<double> hole_min(num_holes);
     std::vector<double> hole_max(num_holes);
@@ -122,7 +123,7 @@ std::map<uint64_t,double> computeInconsistentHoleVariance(
         for(uint64_t choice=row_groups[state]; choice<row_groups[state+1]; ++choice) {
             auto value = choice_to_value[choice];
             auto choice_global = choice_to_global_choice[choice];
-            
+
             for(auto const& [hole,option]: choice_to_assignment[choice_global]) {
                 if(not  hole_to_inconsistent_options_mask[hole][option]) {
                     continue;
@@ -163,7 +164,6 @@ std::map<uint64_t,double> computeInconsistentHoleVariance(
 }
 
 
-
 /*storm::storage::BitVector keepReachableChoices(
     storm::storage::BitVector enabled_choices, uint64_t initial_state,
     std::vector<uint64_t> const& row_groups, std::vector<std::vector<uint64_t>> const& choice_destinations
@@ -267,7 +267,7 @@ void bindings_coloring(py::module& m) {
 
     m.def("schedulerToStateToGlobalChoice", &synthesis::schedulerToStateToGlobalChoice<double>);
     m.def("computeInconsistentHoleVariance", &synthesis::computeInconsistentHoleVariance);
-    
+
     m.def("policyToChoicesForFamily", &synthesis::policyToChoicesForFamily);