Může zvýšení počtu epizod zlepšit přesnost odhadů Q-hodnoty v kontrole Monte Carlo

1. Výměna za průzkum a využívání:
- Více epizod umožňuje agentovi více prozkoumat prostředí, objevovat nové stavy a akce. To pomáhá při vytváření přesnějšího odhadu hodnotové funkce.
- Jak agent více zkoumá, epsilon-chtivá politika se postupně posouvá směrem k vykořisťování, což agentovi umožňuje upřesňovat politiku na základě aktuálních znalostí.

2. Konvergence Q-hodnot:
- S více epizodami se odhady Q-hodnoty zpřesňují, protože jsou iterativně aktualizovány na základě obdržených odměn.
- Hodnoty Q se s rostoucím počtem epizod přibližují k optimálním hodnotám, jak je znázorněno v příkladech.

3. Přenos přesných Q-hodnot:
- Koncové Q-hodnoty se stávají přesnějšími, protože jsou aktualizovány skutečnými údaji o odměnách, nikoli pouze odhady.
- Tyto přesné koncové Q-hodnoty se pak „potékají“ a aktualizují Q-hodnoty dříve v epizodě, čímž se také zlepší jejich přesnost.

4. Snížené zkreslení a rozptyl:
- Výsledky vyhledávání zmiňují, že zvýšení počtu epizod může snížit zkreslení a rozptyl odhadů Q-hodnoty, což vede ke stabilnějším a přesnějším zásadám.

5. Obeznámenost a nejistota:
- Algoritmus Adaptive Estimation Q-learning (AEQ) diskutovaný ve výsledcích vyhledávání používá koncept obeznámenosti, aby přikládal menší váhu novějším zkušenostem, což může pomoci zlepšit přesnost odhadů Q-hodnoty.

Stručně řečeno, výsledky vyhledávání naznačují, že zvýšení počtu epizod v ovládání Monte Carlo může vést k přesnějším odhadům Q-hodnot tím, že agentovi umožní více prozkoumat prostředí, zpřesnit politiku a šířit přesné Q-hodnoty zpět v epizodě. . To může vést k lepšímu výkonu a konvergenci k optimální politice.