Kan øge antallet af episoder forbedre nøjagtigheden af ​​Q-værdi estimater i Monte Carlo kontrol

1. Afvejning af udforskning og udnyttelse:
- Flere episoder giver agenten mulighed for at udforske miljøet mere, opdage nye tilstande og handlinger. Dette hjælper med at opbygge et mere præcist estimat af værdifunktionen.
- Efterhånden som agenten udforsker mere, skifter den epsilon-grådige politik gradvist mod udnyttelse, hvilket giver agenten mulighed for at forfine politikken baseret på den nuværende viden.

2. Konvergens af Q-værdier:
- Med flere episoder bliver Q-værdiestimaterne mere nøjagtige, da de opdateres iterativt baseret på de modtagne belønninger.
- Q-værdierne konvergerer mod de optimale værdier, efterhånden som antallet af episoder stiger, som vist i eksemplerne.

3. Transmission af nøjagtige Q-værdier:
- De terminale Q-værdier bliver mere nøjagtige, da de opdateres med reelle belønningsdata, ikke kun estimater.
- Disse nøjagtige terminale Q-værdier "sives tilbage" for at opdatere Q-værdierne tidligere i episoden, hvilket også forbedrer deres nøjagtighed.

4. Reduceret skævhed og varians:
- Søgeresultaterne nævner, at øget antal episoder kan reducere bias og varians i Q-værdiestimaterne, hvilket fører til mere stabile og præcise politikker.

5. Kendskab og usikkerhed:
- Den Adaptive Estimation Q-learning (AEQ) algoritme diskuteret i søgeresultaterne bruger begrebet fortrolighed til at give mindre vægt til nyere oplevelser, hvilket kan hjælpe med at forbedre nøjagtigheden af ​​Q-værdi estimater.

Sammenfattende indikerer søgeresultaterne, at en forøgelse af antallet af episoder i Monte Carlo-kontrol kan føre til mere nøjagtige Q-værdi-estimater ved at give agenten mulighed for at udforske miljøet mere, forfine politikken og udbrede nøjagtige Q-værdier tilbage gennem episoden . Dette kan resultere i bedre ydeevne og konvergens til en optimal politik.