Dapatkah peningkatan jumlah episode meningkatkan keakuratan estimasi nilai Q dalam kontrol Monte Carlo

1. Pengorbanan Eksplorasi dan Eksploitasi:
- Lebih banyak episode memungkinkan agen untuk menjelajahi lingkungan lebih jauh, menemukan keadaan dan tindakan baru. Hal ini membantu dalam membuat estimasi fungsi nilai yang lebih akurat.
- Saat agen mengeksplorasi lebih jauh, kebijakan serakah epsilon secara bertahap beralih ke eksploitasi, sehingga memungkinkan agen untuk menyempurnakan kebijakan berdasarkan pengetahuan saat ini.

2. Konvergensi nilai-Q:
- Dengan lebih banyak episode, perkiraan nilai Q menjadi lebih akurat karena diperbarui secara berulang berdasarkan hadiah yang diterima.
- Nilai Q menyatu menuju nilai optimal seiring bertambahnya jumlah episode, seperti yang ditunjukkan pada contoh.

3. Transmisi nilai Q yang Akurat:
- Nilai Q terminal menjadi lebih akurat karena diperbarui dengan data imbalan nyata, bukan hanya perkiraan.
- Nilai Q terminal yang akurat ini kemudian "menetes kembali" untuk memperbarui nilai Q di awal episode, sehingga meningkatkan akurasinya juga.

4. Pengurangan Bias dan Varians:
- Hasil penelusuran menyebutkan bahwa peningkatan jumlah episode dapat mengurangi bias dan varians estimasi nilai Q, sehingga menghasilkan kebijakan yang lebih stabil dan akurat.

5. Keakraban dan Ketidakpastian:
- Algoritme Adaptive Estimation Q-learning (AEQ) yang dibahas dalam hasil penelusuran menggunakan konsep keakraban untuk mengurangi bobot pada pengalaman baru, sehingga dapat membantu meningkatkan akurasi estimasi nilai Q.

Singkatnya, hasil pencarian menunjukkan bahwa peningkatan jumlah episode dalam kontrol Monte Carlo dapat menghasilkan perkiraan nilai Q yang lebih akurat dengan memungkinkan agen untuk mengeksplorasi lingkungan lebih jauh, menyempurnakan kebijakan, dan menyebarkan nilai Q yang akurat kembali melalui episode tersebut. . Hal ini dapat menghasilkan kinerja yang lebih baik dan konvergensi menuju kebijakan yang optimal.