Creșterea numărului de episoade poate îmbunătăți acuratețea estimărilor valorii Q în controlul Monte Carlo

1. Compromis de explorare și exploatare:
- Mai multe episoade permit agentului să exploreze mai mult mediul, descoperind noi stări și acțiuni. Acest lucru ajută la construirea unei estimări mai precise a funcției de valoare.
- Pe măsură ce agentul explorează mai mult, politica epsilon-lacomă se îndreaptă treptat către exploatare, permițându-i agentului să perfecționeze politica pe baza cunoștințelor actuale.

2. Convergența valorilor Q:
- Cu mai multe episoade, estimările valorii Q devin mai precise, deoarece sunt actualizate iterativ pe baza recompenselor primite.
- Valorile Q converg către valorile optime pe măsură ce numărul de episoade crește, așa cum se arată în exemple.

3. Transmiterea valorilor Q precise:
- Valorile Q terminale devin mai precise pe măsură ce sunt actualizate cu date reale de recompensă, nu doar estimări.
- Aceste valori Q terminale precise „se retrag” pentru a actualiza valorile Q mai devreme în episod, îmbunătățind și precizia acestora.

4. Prejudiciu și variație reduse:
- Rezultatele căutării menționează că creșterea numărului de episoade poate reduce părtinirea și varianța estimărilor valorii Q, ceea ce duce la politici mai stabile și mai precise.

5. Familiaritate și incertitudine:
- Algoritmul Adaptive Estimation Q-learning (AEQ) discutat în rezultatele căutării folosește conceptul de familiaritate pentru a acorda mai puțină pondere experiențelor mai noi, ceea ce poate ajuta la îmbunătățirea acurateței estimărilor Q-valoare.

În rezumat, rezultatele căutării indică faptul că creșterea numărului de episoade în controlul Monte Carlo poate duce la estimări mai precise ale valorii Q, permițând agentului să exploreze mai mult mediul, să perfecționeze politica și să propage valori Q precise înapoi în episod. . Acest lucru poate duce la o performanță mai bună și o convergență către o politică optimă.