Op basis van de zoekresultaten kan het vergroten van het aantal afleveringen de nauwkeurigheid van Q-waardeschattingen in Monte Carlo-controle verbeteren om de volgende redenen:
1. Afweging tussen exploratie en exploitatie:
- Met meer afleveringen kan de agent de omgeving verder verkennen en nieuwe toestanden en acties ontdekken. Dit helpt bij het opbouwen van een nauwkeurigere schatting van de waardefunctie.
- Naarmate de agent meer onderzoekt, verschuift het hebzuchtige epsilon-beleid geleidelijk naar uitbuiting, waardoor de agent het beleid kan verfijnen op basis van de huidige kennis.
2. Convergentie van Q-waarden:
- Met meer afleveringen worden de schattingen van de Q-waarde nauwkeuriger, omdat ze iteratief worden bijgewerkt op basis van de ontvangen beloningen.
- De Q-waarden convergeren naar de optimale waarden naarmate het aantal afleveringen toeneemt, zoals weergegeven in de voorbeelden.
3. Overdracht van nauwkeurige Q-waarden:
- De terminale Q-waarden worden nauwkeuriger naarmate ze worden bijgewerkt met echte beloningsgegevens, en niet alleen met schattingen.
- Deze nauwkeurige terminale Q-waarden "sijpelen vervolgens terug" om de Q-waarden eerder in de aflevering bij te werken, waardoor ook hun nauwkeurigheid wordt verbeterd.
4. Verminderde bias en variantie:
- De zoekresultaten vermelden dat het vergroten van het aantal episoden de vertekening en variantie van de Q-waardeschattingen kan verminderen, wat kan leiden tot stabieler en nauwkeuriger beleid.
5. Bekendheid en onzekerheid:
- Het Adaptive Estimation Q-learning (AEQ)-algoritme dat in de zoekresultaten wordt besproken, gebruikt het concept van bekendheid om minder gewicht te geven aan nieuwere ervaringen, wat kan helpen de nauwkeurigheid van schattingen van de Q-waarde te verbeteren.
Samenvattend geven de zoekresultaten aan dat het vergroten van het aantal episodes in Monte Carlo-controle kan leiden tot nauwkeurigere schattingen van de Q-waarde, doordat de agent de omgeving verder kan verkennen, het beleid kan verfijnen en nauwkeurige Q-waarden door de episode heen kan propageren. . Dit kan resulteren in betere prestaties en convergentie naar een optimaal beleid.
Citaties:[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