Με βάση τα αποτελέσματα αναζήτησης, η αύξηση του αριθμού των επεισοδίων μπορεί να βελτιώσει την ακρίβεια των εκτιμήσεων Q-value στον έλεγχο Monte Carlo για τους ακόλουθους λόγους:
1. Εξερεύνηση και Ανταλλαγή Εκμετάλλευσης:
- Περισσότερα επεισόδια επιτρέπουν στον πράκτορα να εξερευνήσει περισσότερο το περιβάλλον, ανακαλύπτοντας νέες καταστάσεις και ενέργειες. Αυτό βοηθά στη δημιουργία μιας πιο ακριβούς εκτίμησης της συνάρτησης τιμής.
- Καθώς ο πράκτορας εξερευνά περισσότερο, η πολιτική του έψιλον-άπληστου μετατοπίζεται σταδιακά προς την εκμετάλλευση, επιτρέποντας στον πράκτορα να βελτιώσει την πολιτική με βάση την τρέχουσα γνώση.
2. Σύγκλιση τιμών Q:
- Με περισσότερα επεισόδια, οι εκτιμήσεις της τιμής Q γίνονται πιο ακριβείς καθώς ενημερώνονται επαναληπτικά με βάση τις ανταμοιβές που λαμβάνονται.
- Οι τιμές Q συγκλίνουν προς τις βέλτιστες τιμές καθώς αυξάνεται ο αριθμός των επεισοδίων, όπως φαίνεται στα παραδείγματα.
3. Μετάδοση ακριβών τιμών Q:
- Οι τιμές Q-τελικού γίνονται πιο ακριβείς καθώς ενημερώνονται με πραγματικά δεδομένα ανταμοιβής και όχι μόνο με εκτιμήσεις.
- Αυτές οι ακριβείς τερματικές τιμές Q στη συνέχεια "επιστρέφουν" για να ενημερώσουν τις τιμές Q νωρίτερα στο επεισόδιο, βελτιώνοντας επίσης την ακρίβειά τους.
4. Μειωμένη προκατάληψη και διακύμανση:
- Τα αποτελέσματα αναζήτησης αναφέρουν ότι η αύξηση του αριθμού των επεισοδίων μπορεί να μειώσει την προκατάληψη και τη διακύμανση των εκτιμήσεων της τιμής Q, οδηγώντας σε πιο σταθερές και ακριβείς πολιτικές.
5. Εξοικείωση και αβεβαιότητα:
- Ο αλγόριθμος Adaptive Estimation Q-learning (AEQ) που συζητείται στα αποτελέσματα αναζήτησης χρησιμοποιεί την έννοια της εξοικείωσης για να δώσει μικρότερη βαρύτητα σε νεότερες εμπειρίες, κάτι που μπορεί να βοηθήσει στη βελτίωση της ακρίβειας των εκτιμήσεων Q-value.
Συνοπτικά, τα αποτελέσματα αναζήτησης υποδεικνύουν ότι η αύξηση του αριθμού των επεισοδίων στον έλεγχο Monte Carlo μπορεί να οδηγήσει σε πιο ακριβείς εκτιμήσεις Q-value επιτρέποντας στον πράκτορα να εξερευνήσει περισσότερο το περιβάλλον, να βελτιώσει την πολιτική και να διαδώσει ακριβείς τιμές Q στο επεισόδιο. . Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε καλύτερες επιδόσεις και σύγκλιση προς μια βέλτιστη πολιτική.
Αναφορές:[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