Việc tăng số tập có thể cải thiện độ chính xác của ước tính giá trị Q trong điều khiển Monte Carlo không

1. Đánh đổi thăm dò và khai thác:
- Nhiều tập hơn cho phép đặc vụ khám phá môi trường nhiều hơn, khám phá các trạng thái và hành động mới. Điều này giúp xây dựng ước tính chính xác hơn về hàm giá trị.
- Khi tác nhân khám phá nhiều hơn, chính sách tham lam của epsilon dần chuyển sang khai thác, cho phép tác nhân tinh chỉnh chính sách dựa trên kiến ​​thức hiện tại.

2. Sự hội tụ của các giá trị Q:
- Với nhiều tập hơn, ước tính giá trị Q trở nên chính xác hơn vì chúng được cập nhật lặp đi lặp lại dựa trên phần thưởng nhận được.
- Các giá trị Q hội tụ về giá trị tối ưu khi số tập tăng lên, như trong ví dụ.

3. Truyền giá trị Q chính xác:
- Giá trị Q cuối cùng trở nên chính xác hơn khi chúng được cập nhật bằng dữ liệu phần thưởng thực chứ không chỉ là ước tính.
- Các giá trị Q đầu cuối chính xác này sau đó sẽ "nhỏ giọt trở lại" để cập nhật các giá trị Q trước đó trong tập, đồng thời cải thiện độ chính xác của chúng.

4. Giảm độ lệch và phương sai:
- Kết quả tìm kiếm đề cập rằng việc tăng số tập có thể làm giảm độ lệch và phương sai của ước tính giá trị Q, dẫn đến chính sách ổn định và chính xác hơn.

5. Sự quen thuộc và sự không chắc chắn:
- Thuật toán Q-learning Ước tính thích ứng (AEQ) được thảo luận trong kết quả tìm kiếm sử dụng khái niệm quen thuộc để giảm bớt trọng lượng cho những trải nghiệm mới hơn, điều này có thể giúp cải thiện độ chính xác của ước tính giá trị Q.

Tóm lại, kết quả tìm kiếm chỉ ra rằng việc tăng số tập trong điều khiển Monte Carlo có thể dẫn đến ước tính giá trị Q chính xác hơn bằng cách cho phép tác nhân khám phá môi trường nhiều hơn, tinh chỉnh chính sách và truyền bá các giá trị Q chính xác qua tập đó . Điều này có thể dẫn đến hiệu suất tốt hơn và hội tụ đến một chính sách tối ưu.