استنادًا إلى نتائج البحث، فإن زيادة عدد الحلقات يمكن أن يؤدي إلى تحسين دقة تقديرات قيمة Q في تحكم مونت كارلو للأسباب التالية:
1. مقايضة الاستكشاف والاستغلال:
- المزيد من الحلقات تسمح للعميل باستكشاف البيئة بشكل أكبر، واكتشاف حالات وأفعال جديدة. وهذا يساعد في بناء تقدير أكثر دقة لوظيفة القيمة.
- بينما يستكشف العميل المزيد، تتحول سياسة إبسيلون الجشعة تدريجيًا نحو الاستغلال، مما يسمح للوكيل بتحسين السياسة بناءً على المعرفة الحالية.
2. تقارب قيم Q:
- مع المزيد من الحلقات، تصبح تقديرات قيمة Q أكثر دقة حيث يتم تحديثها بشكل متكرر بناءً على المكافآت المستلمة.
- تتقارب قيم Q نحو القيم المثلى مع زيادة عدد الحلقات كما هو موضح في الأمثلة.
3. نقل قيم Q الدقيقة:
- تصبح قيم Q النهائية أكثر دقة حيث يتم تحديثها ببيانات المكافأة الحقيقية، وليس فقط التقديرات.
- ثم "تتعاقب" قيم Q الطرفية الدقيقة هذه لتحديث قيم Q في وقت سابق من الحلقة، مما يؤدي إلى تحسين دقتها أيضًا.
4. تقليل التحيز والتباين:
- تشير نتائج البحث إلى أن زيادة عدد الحلقات يمكن أن يقلل من التحيز والتباين في تقديرات قيمة Q، مما يؤدي إلى سياسات أكثر استقرارًا ودقة.
5. الألفة وعدم اليقين:
- تستخدم خوارزمية التعلم التكيفي للتقدير التكيفي (AEQ) التي تمت مناقشتها في نتائج البحث مفهوم الألفة لإعطاء وزن أقل للتجارب الأحدث، مما يمكن أن يساعد في تحسين دقة تقديرات القيمة Q.
باختصار، تشير نتائج البحث إلى أن زيادة عدد الحلقات في سيطرة مونت كارلو يمكن أن يؤدي إلى تقديرات أكثر دقة لقيمة Q من خلال السماح للوكيل باستكشاف البيئة بشكل أكبر، وتحسين السياسة، ونشر قيم Q الدقيقة مرة أخرى خلال الحلقة . وهذا يمكن أن يؤدي إلى أداء أفضل والتقارب مع السياسة المثلى.
الاستشهادات:[1] https://ai.stackexchange.com/questions/13307/why-does-gliemc-control-algorithm-use-a-single-episode-of-monte-carlo-evaluatio
[2] https://www.nature.com/articles/s41598-022-06326-0
[3] https://towardsdatascience.com/reinforcement-learning-explained-visually-part-4-q-learning-step-by-step-b65efb731d3e
[4] https://www.ijcai.org/proceedings/2023/0417.pdf
[5] https://arxiv.org/html/2312.07685v1