Kann eine Erhöhung der Anzahl der Episoden die Genauigkeit von Q-Wert-Schätzungen bei der Monte-Carlo-Kontrolle verbessern?

1. Kompromiss zwischen Exploration und Ausbeutung:
- Mehr Episoden ermöglichen es dem Agenten, die Umgebung intensiver zu erkunden und neue Zustände und Aktionen zu entdecken. Dies hilft bei der Erstellung einer genaueren Schätzung der Wertfunktion.
- Während der Agent mehr erforscht, verlagert sich die Epsilon-Gier-Richtlinie allmählich in Richtung Ausbeutung, sodass der Agent die Richtlinie basierend auf dem aktuellen Wissen verfeinern kann.

2. Konvergenz der Q-Werte:
– Mit mehr Episoden werden die Q-Wert-Schätzungen genauer, da sie basierend auf den erhaltenen Belohnungen iterativ aktualisiert werden.
- Die Q-Werte nähern sich mit zunehmender Episodenzahl den optimalen Werten an, wie in den Beispielen gezeigt.

3. Übertragung genauer Q-Werte:
– Die End-Q-Werte werden genauer, da sie mit echten Belohnungsdaten und nicht nur mit Schätzungen aktualisiert werden.
– Diese genauen End-Q-Werte „sickern dann zurück“, um die Q-Werte früher in der Episode zu aktualisieren, wodurch auch ihre Genauigkeit verbessert wird.

4. Reduzierte Verzerrung und Varianz:
– In den Suchergebnissen wird erwähnt, dass eine Erhöhung der Anzahl der Episoden die Verzerrung und Varianz der Q-Wert-Schätzungen verringern kann, was zu stabileren und genaueren Richtlinien führt.

5. Vertrautheit und Unsicherheit:
– Der in den Suchergebnissen diskutierte Adaptive Estimation Q-Learning (AEQ)-Algorithmus verwendet das Konzept der Vertrautheit, um neueren Erfahrungen weniger Gewicht zu verleihen, was dazu beitragen kann, die Genauigkeit von Q-Wert-Schätzungen zu verbessern.

Zusammenfassend deuten die Suchergebnisse darauf hin, dass eine Erhöhung der Anzahl der Episoden in der Monte-Carlo-Steuerung zu genaueren Q-Wert-Schätzungen führen kann, indem der Agent die Umgebung besser erkunden, die Richtlinie verfeinern und genaue Q-Werte über die Episode hinweg weitergeben kann . Dies kann zu einer besseren Leistung und Konvergenz zu einer optimalen Richtlinie führen.