論文の概要: Planning in Markov Decision Processes with Gap-Dependent Sample Complexity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.05879v1
• Date: Wed, 10 Jun 2020 15:05:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 04:39:33.793029
• Title: Planning in Markov Decision Processes with Gap-Dependent Sample Complexity
• Title（参考訳）: ギャップ依存型サンプル複素数をもつマルコフ決定過程の計画
• Authors: Anders Jonsson, Emilie Kaufmann, Pierre M\'enard, Omar Darwiche Domingues, Edouard Leurent, Michal Valko
• Abstract要約: マルコフ決定過程における計画のための新しいトラジェクトリに基づくモンテカルロ木探索アルゴリズム MDP-GapE を提案する。 我々は, MDP-GapE に要求される生成モデルに対する呼び出し回数の上限を証明し, 確率の高い準最適動作を同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.98199700043158
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose MDP-GapE, a new trajectory-based Monte-Carlo Tree Search algorithm for planning in a Markov Decision Process in which transitions have a finite support. We prove an upper bound on the number of calls to the generative models needed for MDP-GapE to identify a near-optimal action with high probability. This problem-dependent sample complexity result is expressed in terms of the sub-optimality gaps of the state-action pairs that are visited during exploration. Our experiments reveal that MDP-GapE is also effective in practice, in contrast with other algorithms with sample complexity guarantees in the fixed-confidence setting, that are mostly theoretical.
• Abstract（参考訳）: MDP-GapEは,遷移が有限であるマルコフ決定過程において,新しい軌道に基づくモンテカルロ木探索アルゴリズムを提案する。 我々は, MDP-GapE に要求される生成モデルに対する呼び出し回数の上限を証明し, 確率の高い準最適動作を同定する。 この問題に依存したサンプル複雑性の結果は、探索中に訪れた状態-作用対の準最適ギャップによって表される。 実験の結果,mdp-gapeは,固定信頼設定におけるサンプル複雑性を保証した他のアルゴリズムとは対照的に,理論上も有効であることが判明した。

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