L'aumento del numero di episodi può migliorare l'accuratezza delle stime del valore Q nel controllo Monte Carlo

1. Compromesso tra esplorazione e sfruttamento:
- Più episodi consentono all'agente di esplorare maggiormente l'ambiente, scoprendo nuovi stati e azioni. Ciò aiuta a costruire una stima più accurata della funzione valore.
- Man mano che l'agente esplora di più, la politica epsilon-greedy si sposta gradualmente verso lo sfruttamento, consentendo all'agente di perfezionare la politica in base alle conoscenze attuali.

2. Convergenza dei valori Q:
- Con più episodi, le stime del valore Q diventano più accurate poiché vengono aggiornate in modo iterativo in base alle ricompense ricevute.
- I valori Q convergono verso i valori ottimali all'aumentare del numero di episodi, come mostrato negli esempi.

3. Trasmissione di valori Q accurati:
- I valori Q terminali diventano più accurati man mano che vengono aggiornati con dati reali sulla ricompensa, non solo stime.
- Questi valori Q terminali accurati poi "ritornano indietro" per aggiornare i valori Q all'inizio dell'episodio, migliorandone anche la precisione.

4. Distorsione e varianza ridotte:
- I risultati della ricerca indicano che l'aumento del numero di episodi può ridurre la distorsione e la varianza delle stime del valore Q, portando a politiche più stabili e accurate.

5. Familiarità e incertezza:
- L'algoritmo Adaptive Estimation Q-learning (AEQ) discusso nei risultati della ricerca utilizza il concetto di familiarità per dare meno peso alle esperienze più recenti, il che può aiutare a migliorare l'accuratezza delle stime del valore Q.

In sintesi, i risultati della ricerca indicano che l’aumento del numero di episodi nel controllo Monte Carlo può portare a stime del valore Q più accurate consentendo all’agente di esplorare maggiormente l’ambiente, perfezionare la politica e propagare valori Q accurati durante l’episodio . Ciò può comportare prestazioni migliori e una convergenza verso una politica ottimale.