論文の概要: On-Line Policy Iteration for Infinite Horizon Dynamic Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.00746v1
• Date: Tue, 1 Jun 2021 19:50:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-05 09:57:26.140065
• Title: On-Line Policy Iteration for Infinite Horizon Dynamic Programming
• Title（参考訳）: 無限水平動的計画法におけるオンラインポリシーイテレーション
• Authors: Dimitri Bertsekas
• Abstract要約: 有限状態無限地平線割引動的プログラミングのためのオンラインポリシー反復(PI)アルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは有限個の段階に収束し、局所最適ポリシーの一種となる。 また、価値とポリシーを近似したオンラインPIアルゴリズムにも適している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper we propose an on-line policy iteration (PI) algorithm for finite-state infinite horizon discounted dynamic programming, whereby the policy improvement operation is done on-line, only for the states that are encountered during operation of the system. This allows the continuous updating/improvement of the current policy, thus resulting in a form of on-line PI that incorporates the improved controls into the current policy as new states and controls are generated. The algorithm converges in a finite number of stages to a type of locally optimal policy, and suggests the possibility of variants of PI and multiagent PI where the policy improvement is simplified. Moreover, the algorithm can be used with on-line replanning, and is also well-suited for on-line PI algorithms with value and policy approximations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,有限状態無限大地平線ディスカウント動的計画のためのオンラインポリシー反復 (pi) アルゴリズムを提案する。 これにより、現在のポリシの継続的な更新/改善が可能になり、結果として、改善されたコントロールを現在のポリシに組み込んだオンラインPIが生成される。 このアルゴリズムは、有限個の段階において局所最適ポリシーの一種に収束し、ポリシー改善を単純化したpiおよびマルチエージェントpiの変種の可能性を提案する。 さらに、このアルゴリズムはオンラインのリプランニングで使用することができ、また、値とポリシー近似を持つオンラインPIアルゴリズムにも適している。

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