Kan øke antall episoder forbedre nøyaktigheten av Q-verdiestimater i Monte Carlo-kontroll

1. Utforsking og utnyttelse:
- Flere episoder lar agenten utforske miljøet mer, oppdage nye tilstander og handlinger. Dette hjelper til med å bygge et mer nøyaktig estimat av verdifunksjonen.
– Etter hvert som agenten utforsker mer, skifter den epsilon-grådige politikken gradvis mot utnyttelse, slik at agenten kan avgrense politikken basert på den nåværende kunnskapen.

2. Konvergens av Q-verdier:
- Med flere episoder blir Q-verdiestimatene mer nøyaktige ettersom de oppdateres iterativt basert på mottatte belønninger.
- Q-verdiene konvergerer mot de optimale verdiene etter hvert som antall episoder øker, som vist i eksemplene.

3. Overføring av nøyaktige Q-verdier:
– De terminale Q-verdiene blir mer nøyaktige ettersom de oppdateres med reelle belønningsdata, ikke bare estimater.
- Disse nøyaktige terminale Q-verdiene "pipler tilbake" for å oppdatere Q-verdiene tidligere i episoden, og forbedrer også nøyaktigheten deres.

4. Redusert skjevhet og varians:
– Søkeresultatene nevner at å øke antall episoder kan redusere skjevheten og variansen til Q-verdiestimatene, noe som fører til mer stabile og nøyaktige retningslinjer.

5. Kjentskap og usikkerhet:
– Algoritmen Adaptive Estimation Q-learning (AEQ) omtalt i søkeresultatene bruker konseptet kjennskap til å gi mindre vekt til nyere opplevelser, noe som kan bidra til å forbedre nøyaktigheten til Q-verdiestimatene.

Oppsummert indikerer søkeresultatene at å øke antall episoder i Monte Carlo-kontroll kan føre til mer nøyaktige Q-verdiestimater ved å la agenten utforske miljøet mer, avgrense policyen og spre nøyaktige Q-verdier tilbake gjennom episoden . Dette kan resultere i bedre ytelse og konvergens til en optimal politikk.