O aumento do número de episódios pode melhorar a precisão das estimativas do valor Q no controle de Monte Carlo

1. Compensação entre Exploração e Exploração:
- Mais episódios permitem ao agente explorar mais o ambiente, descobrindo novos estados e ações. Isso ajuda na construção de uma estimativa mais precisa da função de valor.
- À medida que o agente explora mais, a política gananciosa do épsilon muda gradualmente para a exploração, permitindo ao agente refinar a política com base no conhecimento actual.

2. Convergência de valores Q:
- Com mais episódios, as estimativas do valor Q tornam-se mais precisas à medida que são atualizadas iterativamente com base nas recompensas recebidas.
- Os valores Q convergem para os valores óptimos à medida que o número de episódios aumenta, conforme mostrado nos exemplos.

3. Transmissão de valores Q precisos:
- Os valores Q terminais tornam-se mais precisos à medida que são atualizados com dados reais de recompensa, não apenas estimativas.
- Esses valores Q terminais precisos "retornam" para atualizar os valores Q no início do episódio, melhorando também sua precisão.

4. Viés e variação reduzidos:
- Os resultados da pesquisa mencionam que aumentar o número de episódios pode reduzir o enviesamento e a variância das estimativas do valor Q, conduzindo a políticas mais estáveis ​​e precisas.

5. Familiaridade e Incerteza:
- O algoritmo Adaptive Estimation Q-learning (AEQ) discutido nos resultados da pesquisa usa o conceito de familiaridade para dar menos peso às experiências mais recentes, o que pode ajudar a melhorar a precisão das estimativas do valor Q.

Em resumo, os resultados da pesquisa indicam que aumentar o número de episódios no controle de Monte Carlo pode levar a estimativas de valores Q mais precisas, permitindo que o agente explore mais o ambiente, refine a política e propague valores Q precisos de volta ao episódio. . Isto pode resultar num melhor desempenho e convergência para uma política óptima.