การเพิ่มจำนวนตอนจะช่วยเพิ่มความแม่นยำของการประมาณค่า Q ในการควบคุม Monte Carlo

1. การแลกเปลี่ยนการสำรวจและการแสวงหาผลประโยชน์:
- ตอนเพิ่มเติมทำให้เอเจนต์สามารถสำรวจสภาพแวดล้อมได้มากขึ้น ค้นพบสถานะและการกระทำใหม่ๆ ซึ่งจะช่วยในการสร้างการประมาณค่าฟังก์ชันค่าที่แม่นยำยิ่งขึ้น
- เมื่อเจ้าหน้าที่สำรวจมากขึ้น นโยบายที่โลภของเอปไซลอนจะค่อยๆ เปลี่ยนไปสู่การแสวงหาประโยชน์ ซึ่งช่วยให้ตัวแทนปรับแต่งนโยบายตามความรู้ในปัจจุบัน

2. การบรรจบกันของค่า Q:
- เมื่อมีจำนวนตอนมากขึ้น การประมาณค่า Q จะมีความแม่นยำมากขึ้น เนื่องจากมีการอัปเดตซ้ำๆ ตามรางวัลที่ได้รับ
- ค่า Q จะบรรจบกันเป็นค่าที่เหมาะสมที่สุดเมื่อจำนวนตอนเพิ่มขึ้น ดังที่แสดงในตัวอย่าง

3. การส่งค่า Q ที่แม่นยำ:
- ค่า Q ของเทอร์มินัลจะมีความแม่นยำมากขึ้นเมื่อมีการอัปเดตด้วยข้อมูลรางวัลจริง ไม่ใช่แค่การประมาณการเท่านั้น
- ค่า Q ของเทอร์มินัลที่แม่นยำเหล่านี้จะ "ย้อนกลับ" เพื่ออัปเดตค่า Q ในช่วงต้นของตอน ซึ่งจะช่วยปรับปรุงความแม่นยำด้วยเช่นกัน

4. อคติและความแปรปรวนลดลง:
- ผลการค้นหาระบุว่าการเพิ่มจำนวนตอนสามารถลดอคติและความแปรปรวนของการประมาณการค่า Q ได้ นำไปสู่นโยบายที่มีเสถียรภาพและแม่นยำยิ่งขึ้น

5. ความคุ้นเคยและความไม่แน่นอน:
- อัลกอริธึมการเรียนรู้ Q-learning การประมาณค่าแบบปรับตัว (AEQ) ที่กล่าวถึงในผลการค้นหาใช้แนวคิดเรื่องความคุ้นเคยเพื่อให้น้ำหนักน้อยลงกับประสบการณ์ใหม่ๆ ซึ่งสามารถช่วยปรับปรุงความแม่นยำของการประมาณค่า Q ได้

โดยสรุป ผลการค้นหาระบุว่าการเพิ่มจำนวนตอนในการควบคุม Monte Carlo สามารถนำไปสู่การประมาณค่า Q-value ที่แม่นยำยิ่งขึ้น โดยอนุญาตให้ตัวแทนสำรวจสภาพแวดล้อมได้มากขึ้น ปรับแต่งนโยบาย และเผยแพร่ค่า Q-value ที่แม่นยำกลับไปตลอดตอน . ซึ่งอาจส่งผลให้ประสิทธิภาพดีขึ้นและการผสานรวมเข้ากับนโยบายที่เหมาะสมที่สุด