Zvýšenie počtu epizód môže zlepšiť presnosť odhadov Q-hodnoty v kontrole Monte Carlo

1. Výmena prieskumu a využívania:
- Viac epizód umožňuje agentovi viac skúmať prostredie, objavovať nové stavy a akcie. To pomáha pri vytváraní presnejšieho odhadu hodnotovej funkcie.
- Ako agent viac skúma, epsilon-chtivá politika sa postupne posúva smerom k vykorisťovaniu, čo agentovi umožňuje vylepšiť politiku na základe aktuálnych znalostí.

2. Konvergencia Q-hodnôt:
- S pribúdajúcimi epizódami sa odhady Q-hodnoty stávajú presnejšie, pretože sa iteratívne aktualizujú na základe získaných odmien.
- Hodnoty Q sa približujú k optimálnym hodnotám so zvyšujúcim sa počtom epizód, ako je znázornené v príkladoch.

3. Prenos presných hodnôt Q:
- Koncové Q-hodnoty sa stávajú presnejšie, pretože sú aktualizované skutočnými údajmi o odmene, nielen odhadmi.
- Tieto presné koncové Q-hodnoty sa potom vrátia späť, aby aktualizovali Q-hodnoty skôr v epizóde, čím sa zlepší aj ich presnosť.

4. Znížená odchýlka a rozptyl:
- Výsledky vyhľadávania uvádzajú, že zvýšenie počtu epizód môže znížiť skreslenie a rozptyl odhadov hodnoty Q, čo vedie k stabilnejším a presnejším politikám.

5. Znalosť a neistota:
- Algoritmus Adaptive Estimation Q-learning (AEQ), o ktorom sa hovorí vo výsledkoch vyhľadávania, používa koncept známosti, aby prisúdil menšiu váhu novším skúsenostiam, čo môže pomôcť zlepšiť presnosť odhadov Q-hodnoty.

Stručne povedané, výsledky vyhľadávania naznačujú, že zvýšenie počtu epizód v kontrole Monte Carlo môže viesť k presnejším odhadom Q-hodnoty tým, že agentovi umožní viac preskúmať prostredie, spresniť politiku a šíriť presné Q-hodnoty späť cez epizódu. . Výsledkom môže byť lepší výkon a konvergencia k optimálnej politike.