Otsingutulemuste põhjal võib episoodide arvu suurendamine parandada Q-väärtuse hinnangute täpsust Monte Carlo juhtimises järgmistel põhjustel.
1. Uurimise ja kasutamise kompromiss:
- Rohkem episoode võimaldab agendil keskkonda rohkem uurida, avastada uusi olekuid ja toiminguid. See aitab koostada väärtusfunktsiooni täpsema hinnangu.
- Kui agent uurib rohkem, nihkub epsiloniahne poliitika järk-järgult ekspluateerimise suunas, võimaldades agendil poliitikat praeguste teadmiste põhjal täpsustada.
2. Q-väärtuste lähenemine:
- Kui episoode on rohkem, muutuvad Q-väärtuse hinnangud täpsemaks, kuna neid värskendatakse saadud preemiate põhjal iteratiivselt.
- Q-väärtused lähenevad optimaalsete väärtuste suunas, kui episoodide arv suureneb, nagu on näidatud näidetes.
3. Täpsete Q-väärtuste edastamine:
- Terminali Q-väärtused muutuvad täpsemaks, kuna neid värskendatakse tegelike preemiaandmetega, mitte ainult hinnangutega.
- Need täpsed terminali Q-väärtused "tilguvad tagasi", et värskendada Q-väärtusi episoodi alguses, parandades ka nende täpsust.
4. Vähendatud kallutatus ja dispersioon:
- Otsingutulemustes mainitakse, et episoodide arvu suurendamine võib vähendada Q-väärtuse hinnangute kallutatust ja dispersiooni, mis toob kaasa stabiilsemad ja täpsemad poliitikad.
5. Tuttavus ja ebakindlus:
- Otsingutulemustes käsitletav adaptiivse hinnangu Q-õppe (AEQ) algoritm kasutab tuttavuse kontseptsiooni, et anda uuematele kogemustele vähem kaalu, mis võib aidata parandada Q-väärtuse hinnangute täpsust.
Kokkuvõttes näitavad otsingutulemused, et episoodide arvu suurendamine Monte Carlo juhtimises võib viia Q-väärtuse täpsemate hinnanguteni, võimaldades agendil rohkem keskkonda uurida, poliitikat täpsustada ja täpseid Q-väärtusi episoodi jooksul tagasi levitada. . See võib kaasa tuua parema jõudluse ja lähenemise optimaalsele poliitikale.
Tsitaadid:[1] https://ai.stackexchange.com/questions/13307/why-does-gliemc-control-algorithm-use-a-single-episode-of-monte-carlo-evaluatio
[2] https://www.nature.com/articles/s41598-022-06326-0
[3] https://towardsdatascience.com/reinforcement-learning-explained-visually-part-4-q-learning-step-by-step-b65efb731d3e
[4] https://www.ijcai.org/proceedings/2023/0417.pdf
[5] https://arxiv.org/html/2312.07685v1