Kan öka antalet episoder förbättra noggrannheten för Q-värdeskattningar i Monte Carlo-kontroll

1. Utveckling av utforskning och exploatering:
- Fler episoder låter agenten utforska miljön mer, upptäcka nya tillstånd och handlingar. Detta hjälper till att bygga en mer exakt uppskattning av värdefunktionen.
– När agenten utforskar mer, skiftar den epsilon-giriga politiken gradvis mot exploatering, vilket gör att agenten kan förfina policyn baserat på nuvarande kunskap.

2. Konvergens av Q-värden:
- Med fler avsnitt blir uppskattningarna av Q-värde mer exakta eftersom de uppdateras iterativt baserat på de mottagna belöningarna.
- Q-värdena konvergerar mot de optimala värdena när antalet episoder ökar, som visas i exemplen.

3. Överföring av exakta Q-värden:
– De terminala Q-värdena blir mer exakta eftersom de uppdateras med riktiga belöningsdata, inte bara uppskattningar.
- Dessa exakta terminala Q-värden "sipprar tillbaka" för att uppdatera Q-värdena tidigare i avsnittet, vilket också förbättrar deras noggrannhet.

4. Reducerad bias och varians:
– Sökresultaten nämner att ett ökat antal episoder kan minska biasen och variansen i Q-värdesskattningarna, vilket leder till mer stabila och exakta policyer.

5. Förtrolighet och osäkerhet:
- Algoritmen Adaptive Estimation Q-learning (AEQ) som diskuteras i sökresultaten använder begreppet förtrogenhet för att ge mindre vikt åt nyare upplevelser, vilket kan bidra till att förbättra noggrannheten i Q-värdeskattningar.

Sammanfattningsvis indikerar sökresultaten att en ökning av antalet episoder i Monte Carlo-kontroll kan leda till mer exakta uppskattningar av Q-värden genom att tillåta agenten att utforska miljön mer, förfina policyn och sprida korrekta Q-värden tillbaka genom avsnittet . Detta kan resultera i bättre resultat och konvergens till en optimal politik.